【摘 要】
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为解决污水生化处理过程中的水质参数BOD5（5天生化需氧量）难以在线监测的难题,在充分考虑污水处理过程非线性和多变量耦合的基础上,结合Jolliffe参数和数据选择算法提出了鲁棒
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为解决污水生化处理过程中的水质参数BOD5（5天生化需氧量）难以在线监测的难题,在充分考虑污水处理过程非线性和多变量耦合的基础上,结合Jolliffe参数和数据选择算法提出了鲁棒最近相关性算法,并将其与RPLS（迭代偏最小二乘）和线性偏差补偿等算法相结合,对JIT（Just-in-Time）在线学习算法进行了改进,最后将改进的JIT算法用于建立BOD5软测量模型.对现场数据的仿真结果表明,与传统JIT算法和RPLS法相比,文中方法提高了软测量的在线预测精度、自适应性和鲁棒性.
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