简介:
本发明涉及一种污水化学需氧量软测量方法,该方法包括以下步骤:(1)获取训练样本水质参数;(2)对训练样本进行分类;(3)对应步骤(2)划分的各类训练样本,选择神经网络,建立神经网络模型;(4)用步骤(2)划分的各类训练样本训练支持向量机;(5)用步骤(2)划分的各类训练样本训练神经网络模型;(6)估算污水化学需氧量。本发明利用支持向量机对自动分类有较好效果的特点,采用支持向量机先对训练样本进行分类,再分别通过对应的神经网络对污水的化学需氧量进行估测,本发明与现有的COD测量方法相比,具有适用范围广泛、估算精度高的有益效果。
本发明涉及一种污水化学需氧量软测量方法,该方法包括以下步骤:(1)获取训练样本水质参数;(2)对训练样本进行分类;(3)对应步骤(2)划分的各类训练样本,选择神经网络,建立神经网络模型;(4)用步骤(2)划分的各类训练样本训练支持向量机;(5)用步骤(2)划分的各类训练样本训练神经网络模型;(6)估算污水化学需氧量。本发明利用支持向量机对自动分类有较好效果的特点,采用支持向量机先对训练样本进行分类,再分别通过对应的神经网络对污水的化学需氧量进行估测,本发明与现有的COD测量方法相比,具有适用范围广泛、估算精度高的有益效果。