改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断

【摘要】：针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%. 【作者单位】： 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院 湖南大学环境科学与工程学院
【关键词】： 故障诊断 改进支持向量机 遗传算法 污水处理厂 核函数 故障数据 不平衡性 全局最优 特征选择 最优化问题
【基金】：国家杰出青年科学基金资助项目(50225926,50425927) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20020532017)
【分类号】：X703
【正文快照】： 在一些城市污水处理厂中,污水处理效果不佳、运行费用高和污染环境等现象常常是由运行的故障引起的,对这些故障情况处理恰当和及时与否直接影响污水处理厂的效率.故障诊断的目的是为污水处理过程的故障提供早期的预警,使得工厂能够采取正确的措施尽快恢复正常.目前故障诊断用

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