文献类型：期刊文献

中文题名：基于多模型模糊核聚类方法的污水处理过程软测量建模

英文题名：Soft Sensor Modeling of Sewage Disposal Process Based on Multi-model Fuzzy Kernel Clustering Method

作者：索幸仪[1];侍洪波[1]

机构：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

年份：2010

卷号：36

期号：5

起止页码：732

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;Scopus;北大核心:【北大核心2008】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：上海市重点学科建设项目(B504)

语种：中文

中文关键词：多模型;模糊核聚类;最小二乘支持向量机;污水处理

外文关键词：multi-model; fuzzy kernel cluster; least square support vector machine; sewage disposal

摘要：针对污水处理过程高度非线性及强耦合性的特点,基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出了一种基于模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法根据不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,最终通过子模型切换策略得到系统输出。在污水处理过程仿真平台展开验证工作,对生化需氧量BOD的软测量进行建模,获得了良好的实验结果。
The combination of multi-models can improve the accuracy and robustness of model.Based on the above ideas,this paper proposes a multi-model fuzzy kernel clustering method.By using fuzzy kernel clustering,the input data are firstly clustered according to different work conditions.Then,the sub-model is built for every subset by using least square support vector machine method.Finally,the system output is obtained through the sub-model switch strategy.The simulation on the platform of sewage disposal is made for the soft sensor model of biochemical oxygen demand（BOD） and some better results are obtained.