论文摘要
准确预测出水水质对造纸废水处理过程具有重要意义,为此笔者提出一种基于相关向量机（RVM）的软测量模型。首先,利用偏最小二乘法（PLS）提取实际造纸废水处理过程数据的潜变量,解决过程变量的共线性和高维度问题,然后利用潜变量建立RVM预测模型。结果表明,与RVM模型相比,本文提出的PLS-RVM组合模型在对出水悬浮固形物（SS）的水质预测测试时,均方根误差降低了7.76%,决定系数提高了12.32%;但对出水化学需氧量（COD）的预测测试效果提升并不明显。此外,PLS-RVM模型的预测效果较PLS-LSSVM模型有显著提升:对出水SS的预测,均方根误差降低了9.16%,决定系数提高了15.29%;对出水COD的预测结果中,均方根误差降低了9.29%,决定系数提高了18.34%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘鸿斌,宋留
关键词: 相关向量机,降维方法,支持向量机,造纸废水处理,软测量
来源: 中国造纸学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
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,华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室
基金: 制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目(201813),南京林业大学高层次人才科研启动基金(GXL029)
分类号: X703;TP181
页码: 53-59
总页数: 7
文件大小: 2161K
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