污水处理过程聚类多模型建模与应用

【摘要】：针对污水生化处理过程单模型建模存在计算量大和精度差等的问题,提出一种改进的有监督的k-means聚类算法的ARX多模型建模方法。该方法引入CCIA算法初始化聚类中心的思想,对样本数据进行聚类及二次聚类划分,并对各类数据分别建立ARX子模型,系统模型通过子模型加权合成。将该方法应用于污水处理过程中氨氮浓度模型辨识,仿真结果和实际污水处理厂实践结果表明,该建模方法具有较高的精度,能准确拟合系统的非线性特性。 【作者单位】： 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【关键词】： 污水处理过程 k-means聚类 多模型建模
【基金】：国家自然科学基金项目(61064003,61263008) 甘肃省自然科学基金项目(1212RJYA031)
【分类号】：X703
【正文快照】： 0引言污水生物处理过程系统由于其非线性、不确定性等因素使得过程机理非常复杂,因此建立系统的非线性机理模型难度很大,为此研究者常常利用系统的输入输出数据进行模型辨识来建模。对于具有大范围工况的非线性系统来说,对其建立单一的全局模型难以满足建模精度,而基于分解原

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