基于SVM污水处理过程BOD的智能预测

【摘要】：支持向量机是近年发展起来的新兴人工智能技术,在分析最小二乘支持向量机(SVM)理论基础上,以某污水处理厂的氧化沟系统为对象,采用一种改进的粒子群优化算法优化支持向量机的参数,建立了基于竞争机制粒子群算法ICPSO的LSSVM的氧化沟出水水质BOD智能预测模型,并与PSO-LSSVM模型和LSSVM模型比较,研究表明,ICPSO-LSSVM模型预测准确,泛化性能好,且该模型预测结果中相对误差10%的样本达到90%,最大相对误差仅为10.3%,均方差MSE为0.002 6,模型具有较高的精度,基本可以实现出水BOD值的在线预估。 【作者单位】：中国瑞林工程技术有限公司 中广核工程有限公司设计院
【关键词】：基于竞争机制粒子群算法 最小二乘支持向量机 污水处理 生化需氧量 智能预测
【分类号】：X703
【正文快照】： 氧化沟系统是活性污泥法污水处理过程的一个重要工序,且具有高度非线性、时变、时滞、不确定性以及活性污泥组分的复杂性等特征,难以精确建模。在实际污水处理中,氧化沟出水水质BOD(生化需氧量)是很重要的排放指标,也是污水处理过程中重要控制参数。但是,由于测量手段的欠缺[1

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