基于极限学习机的工业污水COD在线软测量方法
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基于极限学习机的工业污水COD在线软测量方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开一种基于极限学习机(ELM,Extreme?Learning?Machine)的工业污水化学需氧量(COD,Chemical?Oxygen?Demand)在线软测量方法,其特征主要包括以下步骤:一、确定影响工业污水COD的六个变量(悬浮固体浓度、进水COD、PH值、氨氮、溶解氧以及总磷);二、将影响工业污水COD的六个辅助变量作为ELM的输入变量,COD作为ELM的预测输出变量;三、确定ELM的隐层节点数和激励函数并选取训练集和测试集;四、根据所确定的训练集建立ELM软测量模型,并用测试集检验模型的有效性;五、ELM模型的输出为工业污水COD。本发明通过软测量达到工业污水在线软测量的目的,具有运行速度快,预测精度高的效果,同时取代传统在线分析仪表,降低企业的投入及维修成本。
本发明公开一种基于极限学习机(ELM,Extreme?Learning?Machine)的工业污水化学需氧量(COD,Chemical?Oxygen?Demand)在线软测量方法,其特征主要包括以下步骤:一、确定影响工业污水COD的六个变量(悬浮固体浓度、进水COD、PH值、氨氮、溶解氧以及总磷);二、将影响工业污水COD的六个辅助变量作为ELM的输入变量,COD作为ELM的预测输出变量;三、确定ELM的隐层节点数和激励函数并选取训练集和测试集;四、根据所确定的训练集建立ELM软测量模型,并用测试集检验模型的有效性;五、ELM模型的输出为工业污水COD。本发明通过软测量达到工业污水在线软测量的目的,具有运行速度快,预测精度高的效果,同时取代传统在线分析仪表,降低企业的投入及维修成本。
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标签:化学分析
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