基于集成相关向量机的水质在线预测模型

• 作者: 于广平 谭承诚 邱志成
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 污水处理 相关向量机 集成 在线预测 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 224-227
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.03.056

摘要

针对污水处理过程存在着强非线性和非稳态运行等特征,传统传感器维护成本高昂且无法快速准确地测量生化需氧量(BOD)等水质指标的问题,提出一种基于集成相关向量机的水质在线预测模型;该模型首先采用相关向量机(RVM)为弱预测器,利用改进的AdaBoost.RT 算法将多个弱预测器集成为强预测器,实现了污水处理过程中水质的在线预测;仿真实验结果表明,该水质在线预测模型预测精度高,综合性能突出,克服了单一预测器随着异常点增多,模型泛化能力下降和鲁棒性不足的问题,能较好地实现了污水处理过程中的水质在线预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱志成	华南理工大学机械与汽车工程学院	41	512	11.0	22.0
2	谭承诚	华南理工大学机械与汽车工程学院	2	2	1.0	1.0
3	于广平	广州中国科学院沈阳自动化研究所分所	19	64	4.0	7.0