本文選題：魯棒支持向量回歸 + 二階錐規(guī)劃��； 參考：《計算機工程與設(shè)計》2017年07期

【摘要】：氧化槽進氣量是生物氧化預(yù)處理過程中重要的操作調(diào)控參數(shù),由于氧化槽內(nèi)成分復(fù)雜,預(yù)處理過程具有強非線性、耦合性和大時滯性的特點,采集到的數(shù)據(jù)往往包含一定的不確定性。針對這一問題,提出一種基于機會約束的魯棒支持向量回歸方法。通過將支持向量回歸模型中常規(guī)約束轉(zhuǎn)換成機會約束,得到相應(yīng)的魯棒回歸模型,將魯棒回歸模型轉(zhuǎn)化為求解二階錐規(guī)劃問題。仿真結(jié)果表明,所提算法能夠有效對數(shù)據(jù)不確定性進行處理,為生物氧化預(yù)處理過程提供新的方法。
[Abstract]:The air intake of the oxidation tank is an important operating control parameter in the biological oxidation pretreatment process. Because of the complex components in the oxidation tank, the pretreatment process has the characteristics of strong nonlinearity, coupling and large time delay. The collected data often contain some uncertainty. To solve this problem, a robust support vector regression method based on opportunistic constraints is proposed. By converting the normal constraints in the support vector regression model into chance constraints, the corresponding robust regression model is obtained, and the robust regression model is transformed into a second-order cone programming problem. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively deal with data uncertainty and provide a new method for biological oxidation pretreatment process.
【作者單位】： 新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61463047)
【分類號】：TP18;TQ033

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本文編號：2002419