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题名基于粒子群优化的溶解氧质量浓度支持向量回归机
被引量:5
- 1
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作者
安爱民
祁丽春
丑永新
张浩琛
宋厚彬
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1318-1323,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563032)
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文摘
针对污水处理中溶解氧质量浓度无法在线精确测量的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的溶解氧质量浓度软测量模型.为了提高溶解氧的预测精度和效率,采用粒子群算法对支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间的非线性软测量模型,利用该软测量模型对国际基准仿真模型BSM1的溶解氧质量浓度进行预测.仿真结果表明:该模型能得到较好的预测效果,与SVR、RBF神经网络相比,PSO-SVR模型不仅计算复杂度低,而且收敛速度快,预测精度高,泛化能力强.
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关键词
溶解氧质量浓度
粒子群算法
支持向量回归机
污水处理
软测量
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Keywords
dissolved oxygen concentration
particle swarm algorithm
support vector regressor
wastewater treatment
soft sensor
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分类号
TQ015.9
[化学工程]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于“1+X”制度模式的工业机器人专业实践研究
被引量:1
- 2
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作者
祁丽春
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机构
江苏省常熟中等专业学校
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出处
《知识窗(教师版)》
2023年第12期126-128,共3页
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基金
江苏省职业技术教育学会2021-2022年度江苏职业教育研究立项课题“1+X证书制度下新型活页式教材开发实践研究--以工业机器人操作与运维证书为例”,课题编号:XHYBLX2021169
2021年度电子信息类专业教学指导委员会教改项目,项目编号:3208。
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文摘
文章在分析工业机器人专业发展现状后,从工业机器人专业新模式、教学目标、教学设计理念、教学内容、学习考核评价、技术支持与示范引领六个方面展开,对基于“1+X”证书制度的江苏省常熟中等专业学校工业机器人课程实践进行研究分析,并提出后期教学相应改进措施。
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关键词
“1+X”制度
思政融合
课程实践
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究
被引量:9
- 3
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作者
安爱民
祁丽春
丑永新
张浩琛
宋厚彬
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机构
兰州理工大学
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出处
《计算机与应用化学》
CAS
2016年第1期117-121,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563032
51165024)
+1 种基金
甘肃省自然科学基金资助项目(145RJZ024
145RJYA313)
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文摘
针对污水处理过程中曝气池溶解氧浓度无法精确在线测量的问题,本文采用BP神经网络建立了溶解氧浓度预测的软测量模型。将进水参数氨和铵根离子态的氮Snh、快速可生物降解有机物Ss、异养菌生物量Xbh、颗粒性不可生物降解有机物Xi、慢速可生物降解有机物Xs以及进水流量Q作为BP神经网络软测量模型的输入变量,采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化。对预测结果的准确性及遗传算法优化BP神经网络的泛化能力进行了分析,讨论了数据归一化对软测量模型预测结果的影响。仿真结果表明,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值以及对训练数据归一化处理,有效地解决了溶解氧浓度BP软测量模型精度差的问题,使溶解氧软测量模型的测量精度明显增强。
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关键词
溶解氧浓度
遗传算法
神经网络
软测量
数据归一化
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Keywords
dissolved oxygen concentration
genetic algorithm
neural network
soft sensor
data normalization
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分类号
TQ015.9
[化学工程]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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