曝气池SVI软测量建模研究
来源期刊：工矿自动化2007年第3期
论文作者：衷卫声 宋贤民
关键词：污水处理; SVI; 软测量; BP神经网络; 支持向量机;
摘 要：根据曝气池SVI(污泥体积指数)难于在线测量的情况,笔者以进水DO值替代曝气池DO值作为辅助变量,分别以BP神经网络和支持向量机建模.实验结果表明,2个模型预测效果都优于前人所建立的模型.综合比较之后,选择支持向量机模型作为最终的SVI软测量模型.
衷卫声1，宋贤民1
(1.南昌大学环境科学与工程学院,江西,南昌,330029)
摘要:根据曝气池SVI(污泥体积指数)难于在线测量的情况,笔者以进水DO值替代曝气池DO值作为辅助变量,分别以BP神经网络和支持向量机建模.实验结果表明,2个模型预测效果都优于前人所建立的模型.综合比较之后,选择支持向量机模型作为最终的SVI软测量模型.
关键词:污水处理; SVI; 软测量; BP神经网络; 支持向量机;
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