基于偏最小二乘随机配置网络的污水水质指标估计

• 作者: 赵立杰 王佳 黄明忠 王国刚
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 污水水质估计 神经网络 随机配置网络 偏最小二乘法 数学模拟 预测
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 5672-5680
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/0438-1157.20200604

摘要

准确、可靠地测量污水处理厂的出水水质指标是成功控制和优化污水处理厂的关键。由于现有的离线化验方法存在操作繁复、测量滞后的问题，难以实现水质的实时控制。为了提高估计的准确性和可靠性，提出了一种偏最小二乘的随机配置网络方法（PLS-SCN）。为了克服输入数据高维度和多重共线性导致的预测风险，将偏最小二乘（PLS）方法嵌入到随机配置网络（SCN）框架中，以代替经典的普通最小二乘（OLS）方法。PLS-SCN方法从隐含层输出中提取影响水质指标的主要潜在变量，通过正交投影运算来增强泛化性能。某城市污水处理厂水质指标仿真结果表明，PLS-SCN网络具有良好的输入输出关系，性能优于传统SCN和PLS方法，能够快速、可靠地估计污水水质的质量。