基于集成相关向量机的水质在线预测模型
其他题名Online Prediction Model of Water Quality Based on Ensemble RVM
谭承诚; 于广平; 邱志成
作者部门广州中国科学院沈阳自动化研究所分所
关键词污水处理 相关向量机 集成 在线预测 鲁棒性
发表期刊计算机测量与控制
ISSN1671-4598
2018
卷号26期号:3页码:224-227
产权排序2
资助机构广东省科技项目(2016A020221002)
摘要针对污水处理过程存在着强非线性和非稳态运行等特征,传统传感器维护成本高昂且无法快速准确地测量生化需氧量(BOD)等水质指标的问题,提出一种基于集成相关向量机的水质在线预测模型;该模型首先采用相关向量机(RVM)为弱预测器,利用改进的AdaBoost.RT算法将多个弱预测器集成为强预测器,实现了污水处理过程中水质的在线预测;仿真实验结果表明,该水质在线预测模型预测精度高,综合性能突出,克服了单一预测器随着异常点增多,模型泛化能力下降和鲁棒性不足的问题,能较好地实现了污水处理过程中的水质在线预测。
其他摘要Wastewater treatment exists strong nonlinearity, unsteady operation and other characteristics, traditional hardware transducer are with huge maintenance problems and make it extremely difficult to obtain water-quality index quickly and accurately, such as BOD. Concerning the concert problems, an online prediction model of water quality based on ensemble RVM is proposed. Firstly, set RVM as weak predictor and then use improved AdaBoost. RT to embody several weak predictor into strong predictor. The simulation experiments demonstrated that this online prediction model has higher precision, better generalization ability, and overcomes the less effectiveness and robust problem of single predictor induced by increasing abnormal points. Therefore, the proposed model can meet the requirements of online prediction of water quality of wastewater treatment process.
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/21722
专题广州中国科学院沈阳自动化研究所分所
通讯作者谭承诚
作者单位1.华南理工大学机械与汽车工程学院
2.广州中国科学院沈阳自动化研究所分所
推荐引用方式
GB/T 7714
谭承诚,于广平,邱志成. 基于集成相关向量机的水质在线预测模型[J]. 计算机测量与控制,2018,26(3):224-227.
APA 谭承诚,于广平,&邱志成.(2018).基于集成相关向量机的水质在线预测模型.计算机测量与控制,26(3),224-227.
MLA 谭承诚,et al."基于集成相关向量机的水质在线预测模型".计算机测量与控制 26.3(2018):224-227.
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