本文關(guān)鍵詞：相關(guān)向量機(jī)核函數(shù)研究及其在污水系統(tǒng)中的應(yīng)用

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【摘要】：污水系統(tǒng)復(fù)雜,具有參數(shù)時(shí)變,多變量耦合、強(qiáng)非線性,嚴(yán)重滯后等特點(diǎn),采用傳統(tǒng)的測(cè)量方法難以滿足精確性、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)測(cè)量等要求,導(dǎo)致污水處理質(zhì)量難以得到保障,且投入成本偏高,因此建立測(cè)量精度高且經(jīng)濟(jì)環(huán)保的污水軟測(cè)量模型,對(duì)污水處理具有重要的意義。軟測(cè)量技術(shù)是一種新型智能檢測(cè)技術(shù),本文以污水處理為應(yīng)用背景,結(jié)合相關(guān)向量機(jī)軟測(cè)量建模的優(yōu)勢(shì),以及對(duì)不同核函數(shù)性能的分析,提出了基于多屬性高斯核函數(shù)的相關(guān)向量機(jī)軟測(cè)量模型,并將其成功的用于污水系統(tǒng)出水參數(shù)的預(yù)測(cè)。本文主要研究如下:1.研究了相關(guān)向量機(jī)的原理,并在EM(Expectation Maximization)迭代估計(jì)的基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)向量機(jī)算法的收斂性進(jìn)行分析。針對(duì)相關(guān)向量機(jī)污水軟測(cè)量模型的預(yù)測(cè)效果受核函數(shù)影響的問(wèn)題,本文重點(diǎn)研究了核函數(shù)的性能和參數(shù)的學(xué)習(xí),發(fā)現(xiàn)多屬性高斯核的特點(diǎn)和良好性能適合作為污水軟測(cè)量模型的核函數(shù)。2.考慮到相關(guān)向量機(jī)的建模優(yōu)勢(shì),以及多屬性高斯核的特點(diǎn)和良好性能,提出了一種基于多屬性高斯核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)的軟測(cè)量模型來(lái)預(yù)測(cè)污水參數(shù)生物需氧量BOD、化學(xué)需氧量COD。針對(duì)多屬性高斯核的學(xué)習(xí)問(wèn)題,采用遺傳算法來(lái)優(yōu)化核參數(shù),實(shí)驗(yàn)表明該模型能較好的實(shí)現(xiàn)BOD預(yù)測(cè),但COD預(yù)測(cè)還有待改善。針對(duì)遺傳算法在COD預(yù)測(cè)上難以獲得合適的核參數(shù)的問(wèn)題,采用梯度下降法來(lái)學(xué)習(xí)核參數(shù),實(shí)驗(yàn)表明,該模型在COD的預(yù)測(cè)效果上較基于遺傳算法的多屬性高斯核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)有所改善,并且模型具有較低的敏感性,魯棒性較強(qiáng)。3.為了進(jìn)一步提高污水重要參數(shù)的預(yù)測(cè)精度,本文提出基于自優(yōu)化的多屬性高斯核相關(guān)向量機(jī)污水軟測(cè)量模型。針對(duì)多屬性核參數(shù)的學(xué)習(xí)問(wèn)題,提出自優(yōu)化學(xué)習(xí)方法,并給出具體實(shí)現(xiàn)步驟,通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,該模型不僅敏感度低,魯棒性好,而且在保證模型稀疏性和收斂性的同時(shí)獲得較高的輸出精度,對(duì)污水出水參數(shù)具有良好的預(yù)測(cè)效果。4.離線模型在長(zhǎng)時(shí)間后難以保證對(duì)后序的工況點(diǎn)的預(yù)測(cè)效果,在一些工況點(diǎn)處表現(xiàn)出較差的適應(yīng)性,針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出多屬性高斯核快速相關(guān)向量機(jī)在線軟測(cè)量模型。該模型采用基于貝葉斯框架的相關(guān)向量機(jī)來(lái)在線預(yù)測(cè)輸出指標(biāo),并引入快速邊際似然算法來(lái)加快模型的更新速度。實(shí)驗(yàn)表明這種模型不僅能有效跟蹤出水指標(biāo)BOD、COD的變化,而且模型更新速度較快,能較好實(shí)現(xiàn)污水處理中出水水質(zhì)的在線實(shí)時(shí)測(cè)量。
【關(guān)鍵詞】：污水處理 軟測(cè)量 相關(guān)向量機(jī) 核函數(shù) 自優(yōu)化 快速似然算法
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X703;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 軟測(cè)量技術(shù)簡(jiǎn)介12-14
• 1.2.1 軟測(cè)量技術(shù)發(fā)展12
• 1.2.2 軟測(cè)量技術(shù)建模原理12
• 1.2.3 軟測(cè)量建模方法12-14
• 1.3 污水處理的重要參數(shù)14-16
• 1.4 軟測(cè)量技術(shù)在污水預(yù)測(cè)處理中的研究與應(yīng)用16-17
• 1.5 本文工作與安排17-19
• 第二章 RVM建模及其核函數(shù)的研究19-35
• 2.1 相關(guān)向量機(jī)理論19-20
• 2.1.1 稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)19
• 2.1.2 相關(guān)向量機(jī)的發(fā)展19-20
• 2.2 RVM回歸模型20-24
• 2.3 RVM分類模型24-25
• 2.4 RVM收斂性分析25-29
• 2.4.1 EM迭代算法原理25-26
• 2.4.2 EM算法收斂性證明26-27
• 2.4.3 基于EM算法的RVM收斂性分析27-29
• 2.5 RVM中核函數(shù)的研究29-34
• 2.5.1 核函數(shù)分類及其性質(zhì)29-33
• 2.5.2 核函數(shù)確定及其參數(shù)的學(xué)習(xí)33-34
• 2.6 基于RVM的污水軟測(cè)量模型中的核函數(shù)確定和核參數(shù)學(xué)習(xí)34
• 2.7 本章總結(jié)34-35
• 第三章 基于遺傳算法的MAG-RVM的污水軟測(cè)量模型35-44
• 3.1 MAG-RVM模型35-36
• 3.1.1 MAG-RVM原理35-36
• 3.1.2 MAG-RVM模型建模步驟36
• 3.2 MAG-RVM核參數(shù)的遺傳尋優(yōu)36-38
• 3.2.1 遺傳優(yōu)化算法理論37
• 3.2.2 遺傳優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)37-38
• 3.2.3 MAG-RVM核參數(shù)遺傳優(yōu)化步驟38
• 3.3 基于遺傳算法的MAG-RVM軟測(cè)量建模38-39
• 3.4 基于遺傳算法的MAG-RVM污水仿真實(shí)驗(yàn)39-43
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)輔助變量39-40
• 3.4.2 污水仿真實(shí)驗(yàn)40-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于梯度的MAG-RVM污水軟測(cè)量模型44-52
• 4.1 梯度下降法44-45
• 4.2 基于梯度的MAG-RVM建模步驟45-46
• 4.3 算法性能測(cè)試46-49
• 4.3.1 二維標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)實(shí)驗(yàn)46-47
• 4.3.2 對(duì)模型參數(shù)的敏感性分析47-49
• 4.4 污水仿真實(shí)驗(yàn)49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-52
• 第五章 基于自優(yōu)化的MAG-RVM污水軟測(cè)量模型52-62
• 5.1 MAG-RVM核參數(shù)自優(yōu)化學(xué)習(xí)方法52-54
• 5.2 基于自優(yōu)化的MAG-RVM建模步驟54-55
• 5.3 性能測(cè)試仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析55-57
• 5.4 污水仿真實(shí)驗(yàn)57-59
• 5.5 收斂性和稀疏性分析59-61
• 5.5.1 模型收斂性分析59-60
• 5.5.2 模型的稀疏性分析60-61
• 5.6 本章小結(jié)61-62
• 第六章 基于MAG-FASTRVM的在線污水軟測(cè)量模型62-75
• 6.1 MAG-FASTRVM模型62-66
• 6.1.1 基于MAG核的貝葉斯矩陣62-63
• 6.1.2 快速邊際似然算法63-65
• 6.1.3 MAG-FASTRVM模型的建模步驟65-66
• 6.2 基于MAG-FASTRVM的在線軟測(cè)量模型66-67
• 6.2.1 軟測(cè)量模型在線校正66
• 6.2.2 滾動(dòng)時(shí)間窗66
• 6.2.3 MAG-FASTRVM的在線建模步驟66-67
• 6.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析67-73
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)輔助變量67-68
• 6.3.2 MAG-FASTRVM的污水離線實(shí)驗(yàn)68-71
• 6.3.3 MAG-FASTRVM污水在線仿真實(shí)驗(yàn)71-73
• 6.4 本章小結(jié)73-75
• 總結(jié)與展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果82-83
• 致謝83-84
• 附件84

【相似文獻(xiàn)】

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1 齊志泉;田英杰;徐志潔;;支持向量機(jī)中的核參數(shù)選擇問(wèn)題[A];第16屆中國(guó)過(guò)程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

2 劉濱;張本愛(ài);葉濤;;核參數(shù)敏感度的Monte Carlo研究[A];中國(guó)工程物理研究院科技年報(bào)（2005）[C];2005年

3 宋紅州;張本愛(ài);孫偉力;;SC32,SC64多群核參數(shù)的研制與檢驗(yàn)[A];中國(guó)工程物理研究院科技年報(bào)（2005）[C];2005年

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本文編號(hào)：658569