基于PSO优化LSSVM的出水BOD;预测建模  被引量:2

Predictive Modeling of Effluent BOD;Based on PSO Optimized LSSVM

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作  者:崔心惠 李文萱[1] 张祝威 CUI Xinhui;LI Wenxuan;ZHANG Zhuwei(College of Electrical Engineering,Chuzhou Polytechnic,Chuzhou Anhui 239000,China;Nanjing Dianyan Electric Power Automation Co.,Ltd.,Nanjing Jiangsu 210000,China)

机构地区:[1]滁州职业技术学院电气工程学院,安徽滁州239000 [2]南京电研电力自动化股份有限公司,江苏南京210000

出  处:《盐城工学院学报(自然科学版)》2021年第4期11-16,共6页Journal of Yancheng Institute of Technology:Natural Science Edition

基  金:2020年度安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2020068);滁州职业技术学院校级自然科学研究项目(YJY-2020-25)。

摘  要:针对城市污水处理中有机物污染度指标BOD;缺少运行状态信息难以做到实时检测,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化最小二乘法支持向量机(LSSVM)的出水BOD;预测控制策略。在保证出水水质参数稳定达标条件下,提取城市污水处理过程中输入输出参数数据,通过LSSVM对被控对象出水BOD;进行建模,同时利用PSO对LSSVM模型进行参数寻优,获得最佳正则化参数γ和核函数参数σ。仿真结果说明,该模型提高了对出水BOD;值的预测精度并具有良好的泛化能力,达到了实时性的效果。In view of the fact that BOD;is lack of running state information in urban sewage treatment, and it is difficult to achieve real-time detection, a predictive control strategy of effluent BOD;based on particle swarm optimization(PSO) and least support vector machine(LSSVM) is proposed. Under the condition that the effluent quality parameters are stable and up to the standard,the input and output parameter data in the process of urban sewage treatment are extracted, the effluent BOD;of the controlled object is modeled by LSSVM, and the parameters of LSSVM model are optimized by PSO to obtain the optimal regularization parameters and kernel parameters. The simulation results show that the model improves the prediction accuracy of effluent BOD;value,and has good generalization ability, achieving the real-time effect.

关 键 词:粒子群 LSSVM 出水BOD 建模 

分 类 号:TP23[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

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