曝气池SVI软测量建模研究

被引：3

作者：

宋贤民

衷卫声

机构：

[1] 南昌大学环境科学与工程学院

来源：

关键词：

污水处理; SVI; 软测量; BP神经网络; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;

摘要：

根据曝气池SVI(污泥体积指数)难于在线测量的情况,笔者以进水DO值替代曝气池DO值作为辅助变量,分别以BP神经网络和支持向量机建模。实验结果表明,2个模型预测效果都优于前人所建立的模型。综合比较之后,选择支持向量机模型作为最终的SVI软测量模型。

引用

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