废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模

刘鸿斌; 杨冲

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废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模

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采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%.

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来源
《江苏大学学报：自然科学版》 |2020年第5期|580-587|共8页
作者
刘鸿斌; 杨冲;
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作者单位

南京林业大学江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心;

江苏南京210037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类废水的处理与利用;
关键词
废水处理过程; 潜变量模型; 核函数偏最小二乘; 高斯过程回归; 软测量;

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