【摘 要】
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针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制
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针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智能预测模型;最后根据集成思想,采用最优加权法将上述2个单一模型加权集成,建立进气量智能集成预测模型。试验结果表明：该模型能够很好地在线预测氧化槽进气量,相比单一预测模型具有更高的预测精度,可满足工业生产在线优化控制要求。
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