基于模擬退火算法的支持向量機(jī)在MBR膜污染中的應(yīng)用研究.pdf

1、膜生物反應(yīng)器(MBR)是污水處理工藝中一種重要的方式，具有處理效率高、出水水質(zhì)好、容易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制等優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，規(guī)模也在逐年增加，越來(lái)越受到世界上各個(gè)國(guó)家的重視。但隨之而來(lái)的是膜污染問(wèn)題正在逐步成為阻礙MBR快速發(fā)展的一個(gè)主要因素，因?yàn)槟の廴緯?huì)直接導(dǎo)致膜通量的減小，因此如何有效的降低MBR膜污染開(kāi)始成為一個(gè)熱點(diǎn)研究問(wèn)題。
　　本文在研究了之前MBR領(lǐng)域中的各種模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在MBR膜污染研究中存在

2、容易陷入局部極小值、參數(shù)難以確定的不足，閱讀并參考了大量的文獻(xiàn)，提出使用模擬退火算法和支持向量機(jī)建立模型，即基于SA-SVM支持向量機(jī)的MBR膜污染預(yù)測(cè)模型。首先使用模擬退火算法對(duì)支持向量機(jī)的三個(gè)重要參數(shù)懲罰因子、不敏感系數(shù)和核參數(shù)進(jìn)行全域優(yōu)化搜索，然后將得到的最優(yōu)參數(shù)作為支持向量機(jī)的初始參數(shù)并建立MBR膜污染預(yù)測(cè)模型，最后使用主成分分析法對(duì)影響膜污染的因素進(jìn)行分析，選取主要影響因素作為模型的輸入，膜通量的大小作為輸出，進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)研

3、究表明，基于SA-SVM支持向量機(jī)的MBR膜污染預(yù)測(cè)模型在對(duì)膜通量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，有較好的擬合效果和較高的預(yù)測(cè)精確度，在穩(wěn)定性和泛化能力方面也比之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也有了一定的提高。
　　在使用模擬退火算法對(duì)MBR膜污染預(yù)測(cè)模型進(jìn)行初始參數(shù)尋優(yōu)的過(guò)程中，我們也發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題，SA算法存在收斂速度慢、初始參數(shù)設(shè)置比較敏感等缺點(diǎn)。于是我們引入一種同時(shí)結(jié)合了SA和GA算法的混合優(yōu)化算法對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，該算法既保留了GA算法全局搜索能力強(qiáng)