基于集成相关向量机的水质在线预测模型

来源：计算机测量与控制杂志2018年第3期北京时间：

作者：谭承诚,于广平,邱志成

单位：华南理工大学机械与汽车工程学院

摘要：针对污水处理过程存在着强非线性和非稳态运行等特征,传统传感器维护成本高昂且无法快速准确地测量生化需氧量(BOD)等水质指标的问题,提出一种基于集成相关向量机的水质在线预测模型。该模型首先采用相关向量机(RVM)为弱预测器,利用改进的AdaBoost.RT算法将多个弱预测器集成为强预测器,实现了污水处理过程中水质的在线预测。仿真实验结果表明,该水质在线预测模型预测精度高,综合性能突出,克服了单一预测器随着异常点增多,模型泛化能力下降和鲁棒性不足的问题,能较好地实现了污水处理过程中的水质在线预测。

关键词：污水处理;相关向量机;集成;在线预测;鲁棒性

基金资助：广东省科技项目(2016A020221002)。