梧州一體化污水處理設(shè)備效果好

姚崇齡等(2006)提出了一種基于減法聚類的神經(jīng)模糊網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量建模方法來預(yù)測(cè)VFA的值，仿真結(jié)果表明，該方法具有很好的擬合精度和預(yù)測(cè)精度，但模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)來確定模型參數(shù)，對(duì)于數(shù)據(jù)量較少的樣本并不適用.SVM是近年來在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中受到關(guān)注較多的一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的新技術(shù)，相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)式學(xué)習(xí)機(jī)制，SVM的經(jīng)驗(yàn)成分甚少，具有更為嚴(yán)格的它的病毒爆發(fā)會(huì)數(shù)學(xué)論證.同時(shí)，SVM對(duì)于所提供的樣本數(shù)據(jù)的依賴性較少，且泛化能力較強(qiáng)，局部?jī)?yōu)解一定是全局優(yōu)解，避免了產(chǎn)生維數(shù)災(zāi)難.在SVM基礎(chǔ)上Suykens提出了小二乘法支持向量機(jī)，主要是將小二乘線性系統(tǒng)引入到SVM中，用訓(xùn)練誤差的二次平方項(xiàng)e2代替優(yōu)化目標(biāo)中的蝴蝶封閉式的呢松弛變量，并用等式約束代替不等式約束，終將問題歸結(jié)為求解一線性方程組，大大減少了運(yùn)行時(shí)間，提高了訓(xùn)練的速度.針對(duì)厭氧廢水處理系統(tǒng)出水VFA難以在線監(jiān)測(cè)的問題，本文提出一種基于PCA-LSSVM的軟測(cè)量建模方法，通過 Matlab2013a 軟件平臺(tái)建立模型，以期為厭氧出水VFA的在線監(jiān)控和厭氧處理系統(tǒng)優(yōu)化控制提供指導(dǎo).梧州一體化污水處理設(shè)備效果好