曝气池SVI软测量建模研究
宋贤民
衷卫声
1.南昌大学环境科学与工程学院,江西,南昌,3300292.南昌大学环境科学与工程学院,江西,南昌,330029
摘要：根据曝气池SVI(污泥体积指数)难于在线测量的情况,笔者以进水DO值替代曝气池DO值作为辅助变量,分别以BP神经网络和支持向量机建模.实验结果表明,2个模型预测效果都优于前人所建立的模型.综合比较之后,选择支持向量机模型作为最终的SVI软测量模型.
关键词：污水处理SVI软测量BP神经网络支持向量机
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：江西省科技攻关项目(20051B0400900)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 27-29 )
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