华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (5): 103-108.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.05.016

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基于相关向量机的污水处理出水水质预测模型

许玉格 曹涛 罗飞   

  1. 华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2013-11-14 修回日期:2014-02-10 出版日期:2014-05-25 发布日期:2014-04-01
  • 通信作者: 许玉格(1978-),女,博士,副教授,主要从事复杂系统的智能控制和优化研究. E-mail:xuyuge@scut.edu.cn
  • 作者简介:许玉格(1978-),女,博士,副教授,主要从事复杂系统的智能控制和优化研究.
  • 基金资助:

    广东省科技计划项目(2012A010800027);广州市珠江科技新星项目(2011J2200084);华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金重点资助项目(2014ZZ0037)

Wastewater Effluent Quality Prediction Model Based on Relevance Vector Machine

Xu Yu- ge Cao Tao Luo Fei   

  1. School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2013-11-14 Revised:2014-02-10 Online:2014-05-25 Published:2014-04-01
  • Contact: 许玉格(1978-),女,博士,副教授,主要从事复杂系统的智能控制和优化研究. E-mail:xuyuge@scut.edu.cn
  • About author:许玉格(1978-),女,博士,副教授,主要从事复杂系统的智能控制和优化研究.
  • Supported by:

    广东省科技计划项目(2012A010800027);广州市珠江科技新星项目(2011J2200084);华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金重点资助项目(2014ZZ0037)

摘要: 针对污水生化处理过程复杂、重要出水指标预测困难且误差比较大的情况,提出了一种基于相关向量机的污水处理出水水质预测模型.首先利用模糊单调递增依赖算法对输入数据进行属性约简,并结合经验确定输入属性,然后利用相关向量机建立预测模型,对模型参数进行寻优,以实现最优预测.实验结果表明,文中提出的预测模型预测精度高、泛化能力强,能较好地满足污水处理出水水质的预测要求.

关键词: 污水处理, 相关向量机, 模糊单调递增, 预测

Abstract:

Considering the complicated process of biochemical sewage treatment,difficulty in precisely forecastingeffluent quality and relatively serious prediction error,a prediction model for the effluent quality in wastewater treat-ment is proposed on the basis of relevance vector machine.In this method,an attribute reduction is,first and fore-most,performed for input data by using fuzzy monotonic increasing dependence algorithm,and the final inputattributes are determined in combination with experience.Then,an effluent quality prediction model is establishedwith the help of relevance vector machine and the model parameters are subsequently optimized.Experimentalresults indicate that the proposed prediction model well meets the requirements of effluent quality forecasting due toits high prediction accuracy and strong generalization ability.

Key words: wastewater treatment, relevance vector machine, fuzzy monotonic increasing, forecasting

中图分类号: