[发明专利]基于支持向量机和神经网络的污水化学需氧量软测量方法有效
| 申请号： | 200910053267.6 | 申请日： | 2009-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN101923083A | 公开（公告）日： | 2010-12-22 |
| 发明（设计）人： | 张杰;冯辉;雷中方;张建秋;胡波 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G01N33/18 | 分类号： | G01N33/18;G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 包兆宜 |
| 地址： | 20043*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于污水处理领域，涉及基于支持向量机和神经网络的污水化学需氧量软测量方法。本发明选取水质参数pH、溶解氧、氧化还原电位及pH变化率、溶解氧变化率、氧化还原电位变化率，对水质参数化学需氧量进行软测量。采用支持向量机，根据各种水质参数及参数变化率对输入数据进行分类，根据分类数据的特点，选择合适神经网络分别训练，实现水质参数的实时有效估计。经对试验系统的测试表明，该方法具有很好的精度和普遍适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支持 向量 神经网络 污水 化学 需氧量软 测量方法 | ||
【主权项】：
基于支持向量机和神经网络的污水化学需氧量软测量方法，其特征在于，其包括如下步骤：(1)采集合适的水质参数及其变化率作为辅助变量；(2)辅助变量数据输入支持向量机进行分类预处理；(3)经分类处理的数据样本进入经过训练的神经网络；(4)神经网络根据曾经的训练经验给出污水化学需氧量预测值。
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