污水处理过程生化需氧量智能集成软测量模型

【摘要】：针对污水处理过程中生化需氧量(BOD)难以在线检测的问题,提出一种基于满意聚类和改进SVM的BOD智能集成软测量建模方法。采用满意聚类算法对预处理后的数据样本进行聚类分析,利用改进SVM为每个聚类样本建立BOD子预测模型,并采用模糊组合方法获得最终的BOD预测值。仿真试验表明,该方法预测精度高,能够满足污水处理过程对BOD检测的实际要求。 【作者单位】： 湖南科技职业学院电子信息系;
【关键词】： 生化需氧量 改进SVM 污水处理 软测量 建模
【分类号】：TP274;X703
【正文快照】： 0引言随着城市经济的快速发展,工业废水和城市生活污水的排放总量越来越大,水环境恶化、水资源短缺已成为全人类共同关注的世界性问题。以改善水资源为目的的污水处理厂对于城市污水治理起着举足轻重的作用。污水处理中,生化需氧量(biochemical oxygendemand,BOD)是一个反映

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