基于PSO的多核LSSVM污水处理软测量建模

【摘要】：最小二乘支持向量机(LSSVM)软测量建模的回归精度和推广能力取决核函数选取以及超参数的优化,然而多核概念的引入,弱化了核函数的选取,使问题更加倾向于超参数的优化,针对多核LSSVM的超参数优化问题,采用全局搜索能力较为出色的粒子群(PSO)算法,最后并将其应用于污水处理软测量建模,仿真分析证实该方法进一步改善了回归模型的精确度和COD浓度的在线预估能力。 【作者单位】： 安徽工业大学;
【关键词】： 最小二乘 超参数 多核 粒子群 污水处理
【分类号】：X703;TP18
【正文快照】： 1前言随着国内经济的不断攀升,环境污水问题越来越严重,污水处理问题也逐渐引起人们的重视。反映水质的COD浓度,BOD浓度[1]由于环境恶劣、测量成本昂贵等问题导致很难实现在线测量和监控[2]。软测量方法的提出很好的弥补了这一缺点。本文采用多核LSSVM污水处理软测量[3]建模,

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