中央高校基本科研业务费专项资金(2009ZM0161)
- 作品数：2 被引量：10H指数：1
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- 基于JIT-RVC算法的软测量的研究及其应用被引量：1
- 2011年
- 针对传统JIT(Just-in-time)算法单纯以距离为数据选择的缺陷,以及局部模型鲁棒性差,稳定性不强的特点,文中一方面提出了与Jolliffe参数相结合的鲁棒最近相关算法,使得JIT算法能够在离群点出现的情况下正确的选择建模数据,另一方面,还将合成随机变系数概率模型算法(Ensemble RVC)作为JIT算法的局部模型构成了JIT-RVC算法,于此强化了传统JIT算法的非线性逼近能力和鲁棒性。最后,通过强烈干扰情况下的污水生化处理的BOD_5软测量预测仿真结果证明了算法的有效性,特别要指出的是相较于JIT-PLS算法,JIT-RVC算法的RMSE指标减少了55%,而相关系数提高了53%。
- 刘乙奇黄道平李艳
- 关键词：污水生化处理
- 基于改进JIT算法的软测量建模及其在污水处理中的应用被引量：9
- 2011年
- 为解决污水生化处理过程中的水质参数BOD5(5天生化需氧量)难以在线监测的难题,在充分考虑污水处理过程非线性和多变量耦合的基础上,结合Jolliffe参数和数据选择算法提出了鲁棒最近相关性算法,并将其与RPLS(迭代偏最小二乘)和线性偏差补偿等算法相结合,对JIT(Just-in-Time)在线学习算法进行了改进,最后将改进的JIT算法用于建立BOD5软测量模型.对现场数据的仿真结果表明,与传统JIT算法和RPLS法相比,文中方法提高了软测量的在线预测精度、自适应性和鲁棒性.
- 刘乙奇黄道平李艳
- 关键词：软测量生化需氧量污水处理
