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摘要
随着污水处理过程日趋复杂,易测量变量和难测量变量的比例严重失衡,传统的监督性软测量建模方法已经无法满足需求。针对这一问题,提出了一种新的半监督学习的软测量模型-Tri-training MPLS模型。首先将标记数据均分为相互独立的3个部分,并由这3个相互独立的标记样本子集选择置信度高的未标记样本训练模型,提高模型的预测能力。其次,将单输出软测量模型升级为多输出模型,对多个输出的变量直接建模预测。最后,通过污水处理仿真模型BSM1(Benchmark Simulation Model-1)平台对本文模型进行验证。结果表明,该软测量模型不仅具有较好的多输出预测能力,而且对单个预测结果也有令人满意的预测表现。
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