多核SVR在污水处理出水指标建模中的应用研究
多核SVR在污水处理出水指标建模中的应用研究【摘要】:污水处理厂为保护水资源和防治水污染做出了重大贡献,但由于污水处理系统是一个高度非线性、强耦合、多变量和大滞后的复杂系统,其机理
【学位授予单位】:湖南工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:X703;TP181
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 绪论9-16
- 1.1 论文背景及研究意义9-11
- 1.2 污水处理软测量建模国内外研究现状11-13
- 1.3 主要研究内容和组织结构13-15
- 1.4 本章小结15-16
- 第二章 基础理论16-34
- 2.1 支持向量机理论16-25
- 2.1.1 机器学习16-17
- 2.1.2 统计学习理论17-20
- 2.1.3 支持向量回归机20-25
- 2.1.4 支持向量回归机模型求解流程25
- 2.2 活性污泥法污水处理25-33
- 2.2.1 污水处理的基本方法25-26
- 2.2.2 基本水质指标及排放指标26-28
- 2.2.3 SBR法工艺介绍28-29
- 2.2.4 SBR生化处理过程29-30
- 2.2.5 SBR法处理过程影响因素30-31
- 2.2.6 数据分析与处理31-33
- 2.3 本章小结33-34
- 第三章 基于MK-SVR模型的出水指标建模34-53
- 3.1 多核学习概况34
- 3.2 多核函数构造原理34-35
- 3.3 MK-SVR模型35-37
- 3.4 MK-SVR模型特性研究37-39
- 3.5 MK-SVR模型测试39-42
- 3.6 MK-SVR在出水指标建模中的应用42-52
- 3.6.1 MK-SVR建模流程42-43
- 3.6.2 基于PCA分析的MK-SVR出水水质预测建模43-52
- 3.7 本章小结52-53
- 第四章 基于动量粒子群算法的MK-SVR出水指标建模53-67
- 4.1 模型参数选择分析53-54
- 4.2 基本PSO算法54-56
- 4.2.1 基本PSO算法流程55
- 4.2.2 基本PSO的不足55-56
- 4.3 动量粒子群算法56-59
- 4.3.1 MPSO与基本PSO的比较56-59
- 4.4 基于MPSO算法的MK-SVR模型参数选择59-61
- 4.4.1 算法流程60-61
- 4.5 MPSO算法的MK-SVR出水指标仿真61-66
- 4.6 本章小结66-67
- 第五章 总结与展望67-69
- 5.1 全文总结67-68
- 5.2 展望68-69
- 参考文献69-73
- 攻读学位期间主要研究成果73-74
- 致谢74
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