[发明专利]基于重采样池的快速集成污水处理故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于重采样池的快速集成污水处理故障诊断方法，包括步骤：1)用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；2)对训练数据集中的少数类样本进行进行SMOTE过采样处理，对各类少数类样本构造对应的人工合成虚拟样本池3)设置基分类器个数及其隐层节点数的最优参数；4)结合所有样本池抽样得到的人工合成虚拟样本和初始训练数据，获得单个基分类器的训练样本集，训练基分类器；5)完成对所有基分类器的训练，将其进行集成，得到最终的集成分类器。本发明在有效地降低污水数据的不平衡性的同时提高了基分类器间的多样性，并提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。

主权项

1.基于重采样池的快速集成污水处理故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对污水数据进行预处理，对初始训练数据中的少数类样本进行SMOTE过采样处理，对各类少数类样本构造对应的人工合成虚拟样本池Dj,j＝1,...,J，其中J为少数类的类别个数；2)设定集成分类器的基分类器的个数为T，分别训练T个基分类器，为了增加基分类器的多样性，每次训练基分类器时对步骤1)构造的样本池Dj,j＝1,...,J分别进行有放回抽样步骤，结合所有样本池抽样得到的人工合成虚拟样本和初始训练数据得到该基分类器的训练样本集Xt_new(t＝1,…,T)；采用加权极限学习机作为基分类器，建立第i个基分类器hi(x)；3)定义新的基于不平衡分类性能指标G‑mean值的基分类器输出权值计算公式，获得基分类器hi(x)对应的输出权值αi；4)将步骤2)训练得到的T个基分类器基于其对应的输出权值αi进行加权并列集成，建立集成分类器；5)进行参数寻优，需要寻优的参数有基分类器的隐层节点数L及最优正则化系数C，寻优方法为网格法，以寻优得到的最优参数为基础，训练得到最终的集成分类器H(x)；6)用步骤1)相同的方法填补污水待测数据的缺失值，并将其归一化到[0,1]区间，将处理后的待测数据输入H(x)，得到输出分类结果即为待测数据对应的故障诊断结果。