科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
污水处理过程中,由于工艺过程的复杂性、监测设备的不完备性和工作环境的恶劣性,导致重要的出水指标变量难以实现精准的监测;为此,文中提出了一种基于协同训练的集成自适应多输出软测量模型。首先,利用高斯过程回归(GPR)和相关向量机(RVM)两种不同类别的方法建立一个异构的软测量模型;然后,利用移动窗口(MW)和卡尔曼滤波(KF)同步对模型的结构和参数进行实时优化;最后,以一污水厂为对象进行实验,对模型的预测性能和自适应性进行验证。结果表明,文中提出的方法有效地提高了软测量模型的预测性能和自适应性。
- 单位
