基于KPCA-Bagging的高斯过程回归建模方法及应用

论文摘要

工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非线性主元作为模型输入;然后采用Bagging集成学习算法得到若干样本子集,建立相应的高斯过程回归模型;最后根据贝叶斯后验概率计算得到各子模型的权重,对各子模型的输出进行融合,得到全局预测值。对实际污水处理过程数据的仿真结果表明,所提方法具有良好的预测精度与泛化能力。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵帅,李妍君,熊伟丽

关键词: 核主元分析,高斯过程回归,污水处理

来源: 控制工程 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 数学,环境科学与资源利用

单位: 江南大学物联网工程学院自动化研究所,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(21206053,21276111),江苏省“六大人才高峰”计划资助(2013-DZXX-043),江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

分类号: O212.1;X703

DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.161222

页码: 131-136

总页数: 6

文件大小: 488K

下载量: 149

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