本文關(guān)鍵詞：混合多模型曝氣生物濾池污水處理軟測(cè)量建模研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：污水處理過程具有強(qiáng)非線性、時(shí)滯、大慣性等特點(diǎn)。污水處理控制系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定的運(yùn)行是確保水質(zhì)的關(guān)鍵,但系統(tǒng)控制所需的一些水質(zhì)參數(shù)檢測(cè)設(shè)備價(jià)格昂貴且在線檢測(cè)實(shí)時(shí)性差,因此軟測(cè)量研究在污水處理中很有實(shí)際意義。本論文的研究基于與某知名環(huán)�？萍脊韭�(lián)合承擔(dān)的安徽省科技攻關(guān)重大項(xiàng)目。文章基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)方法對(duì)污水處理過程的關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)進(jìn)行研究,建立了曝氣生物濾池(BAF)污水處理出水COD(化學(xué)需氧量)濃度軟測(cè)量預(yù)測(cè)模型。出水COD濃度參數(shù)的預(yù)測(cè)為出水水質(zhì)是否達(dá)標(biāo)提供了提前預(yù)判依據(jù)。研究?jī)?nèi)容主要包括:首先,文章選擇多項(xiàng)式核、RBF核和Sigmoid核組成混合核函數(shù),并提出用單核LS-SVM建模均方誤差確定組合核函數(shù)系數(shù),建立了基于改進(jìn)混合核函數(shù)LSSVM的出水COD軟測(cè)量預(yù)測(cè)模型;其次,運(yùn)用改進(jìn)核模糊C聚類算法對(duì)采集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類劃分、子類建模再融合輸出,建立了基于改進(jìn)聚類算法的多模型混合核LS-SVM出水COD預(yù)測(cè)模型;然后,應(yīng)用多模型方法對(duì)推導(dǎo)的BAF污水處理簡(jiǎn)化機(jī)理模型出水COD預(yù)測(cè)偏差進(jìn)行誤差補(bǔ)償,建立結(jié)合BAF機(jī)理的出水COD混合多模型預(yù)測(cè)模型;最后對(duì)本文的研究?jī)?nèi)容進(jìn)行總結(jié),指出不足之處,并提出展望。仿真對(duì)比結(jié)果表明,以上改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型確實(shí)提升了預(yù)測(cè)精度。本課題的貢獻(xiàn)在于:提出一種混合核函數(shù)系數(shù)的確定方式,改進(jìn)聚類有效性函數(shù),建立了基于改進(jìn)聚類算法的多模型組合核LS-SVM出水COD預(yù)測(cè)模型,并提出一種結(jié)合推導(dǎo)的BAF機(jī)理模型的混合多模型出水COD濃度預(yù)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)出水COD更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī) 混合核函數(shù) 核模糊C聚類 機(jī)理模型 混合多模型
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X703;X832
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 污水處理背景和軟測(cè)量研究的意義9-10
• 1.2 軟測(cè)量技術(shù)概述10-11
• 1.3 軟測(cè)量技術(shù)建模方法11-16
• 1.3.1 機(jī)理建模11-12
• 1.3.2 數(shù)據(jù)建模12-14
• 1.3.3 混合建模14-15
• 1.3.4 多模型融合建模15-16
• 1.4 污水處理過程建模研究現(xiàn)狀16-17
• 1.5 論文的主要研究?jī)?nèi)容及安排17-19
• 第二章 曝氣生物濾池污水處理工藝介紹及數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理19-28
• 2.1 污水處理概念簡(jiǎn)介19-20
• 2.2 污水處理工藝20-25
• 2.2.1 曝氣生物濾池20-21
• 2.2.2 曝氣生物濾池類型21-22
• 2.2.3 曝氣生物濾池處理流程22-24
• 2.2.4 曝氣生物濾池工藝的影響因素24-25
• 2.3 數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于改進(jìn)多核最小二乘支持向量機(jī)的污水處理建模28-48
• 3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基本概念28-30
• 3.1.1 VC維28-29
• 3.1.2 泛化能力的界29
• 3.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化29-30
• 3.2 支持向量機(jī)30-34
• 3.2.1 支持向量機(jī)原理30-31
• 3.2.2 回歸支持向量機(jī)31-34
• 3.3 最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)34-35
• 3.4 核函數(shù)35-39
• 3.4.1 常用核函數(shù)35-36
• 3.4.2 改進(jìn)多核核函數(shù)36-39
• 3.5 基于改進(jìn)混合核函數(shù)的出水COD預(yù)測(cè)建模有效性驗(yàn)證39-47
• 3.5.1 粒子群優(yōu)化算法(PSO)39-41
• 3.5.2 改進(jìn)核函數(shù)有效性驗(yàn)證41-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于改進(jìn)聚類算法的多模型LS-SVM污水處理軟測(cè)量建模48-58
• 4.1 模糊劃分48-49
• 4.2 傳統(tǒng)核模糊C聚類算法49-51
• 4.2.1 模糊聚類算法的原理49
• 4.2.2 核模糊C聚類算法49-51
• 4.2.3 傳統(tǒng)聚類算法存在的問題51
• 4.3 改進(jìn)的聚類算法51-55
• 4.3.1 聚類算法改進(jìn)51-53
• 4.3.2 改進(jìn)聚類算法仿真驗(yàn)證53-55
• 4.4 基于改進(jìn)聚類算法的多模型LS-SVM出水COD建模仿真55-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 基于混合機(jī)理多模型建模算法的出水COD建模仿真58-66
• 5.1 機(jī)理方程的推導(dǎo)58-63
• 5.1.1 有機(jī)物生化反應(yīng)相關(guān)速率58-59
• 5.1.2 有機(jī)物生化反應(yīng)動(dòng)力學(xué)表達(dá)式59-62
• 5.1.3 簡(jiǎn)化機(jī)理模型仿真62-63
• 5.2 混合機(jī)理的多模型BAF工藝污水處理軟測(cè)量模型的建立63-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 第六章 結(jié)論與展望66-68
• 6.1 論文總結(jié)66
• 6.2 論文的不足之處及展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 圖表清單73-75
• 在學(xué)研究成果75-76
• 致謝76-77
• 附錄77-79

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5 王R

本文編號(hào)：289207