基于PCA-LSSVM的厭氧廢水處理系統(tǒng)出水VFA在線預(yù)測(cè)模型
更新時(shí)間：2015-07-01 13:45
來(lái)源：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)
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摘要：采用IC厭氧廢水處理系統(tǒng)處理人工合成廢水,并利用PCA-LSSVM模型對(duì)系統(tǒng)出水揮發(fā)性脂肪酸(VFA)進(jìn)行預(yù)測(cè).首先利用主成分分析法(PCA)分析影響厭氧廢水出水VFA濃度的多個(gè)變量的相關(guān)性并降低輸入變量維數(shù),然后用網(wǎng)格搜索結(jié)合10倍交叉驗(yàn)證優(yōu)化LSSVM模型參數(shù)sig2和gam,最后利用建立的模型對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真預(yù)測(cè).仿真結(jié)果表明,穩(wěn)態(tài)LSSVM模型對(duì)穩(wěn)態(tài)條件下厭氧廢水處理系統(tǒng)出水VFA具有很好的仿真預(yù)測(cè)能力,相對(duì)誤差在4.72%以?xún)?nèi),平均相對(duì)百分比誤差(MAPE)為1.61%,均方根誤差(RMSE)為1.08,相關(guān)系數(shù)達(dá)0.9996;穩(wěn)態(tài)干擾LSSVM模型對(duì)厭氧廢水處理系統(tǒng)出水VFA的仿真預(yù)測(cè)精度有所降低但仍然具有較好的預(yù)測(cè)能力,平均相對(duì)百分比誤差(MAPE)為15.83%,均方根誤差(RMSE)為15.45,相關(guān)系數(shù)為0.9984,該方法可為厭氧出水VFA在線預(yù)測(cè)和厭氧廢水處理系統(tǒng)的優(yōu)化控制提供指導(dǎo).
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