基于改进粒子群优化LSSVM的污水COD软测量建模

来源 :天津工业大学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：silkji

【摘要】

：

针对在污水处理过程中水质参数(如出水化学需氧量(COD),pH值)变化过程的高度时变性、非线性和复杂性等特点,提出一种基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机(IPSO-LSSVM)的软测量模型。该模型将小样本机器学习——最小二乘支持向量机(LSSVM)引入工业污水处理过程水质参数预测,网络训练过程中采用粒子群优化算法,使得该算法能够自适应获取最优超参数,形成IPSO-LSSVM算法,对工业污水处理出

【作者】

：

黄琦兰范金祥

【机构】

：

天津工业大学电气工程与自动化学院

【出处】

：

天津工业大学学报

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

污水处理化学需氧量(COD) 改进粒子群算法最小二乘支持向量机(LSSVM) 参数优化出水化学需氧量 wastewater treatment chemi

【基金项目】

：

天津市自然科学基金青年项目(16JCQNJC03800)

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