支持向量機在污水處理中的節(jié)能應(yīng)用研究.pdf

1、在目前的污水處理工藝中，污水處理的成本非常高昂，最主要的原因，是與污水處理工藝中存在大量的電能浪費有關(guān)。據(jù)統(tǒng)計，每年污水處理廠60％~70％的電能消耗來自于曝氣池鼓風(fēng)機端的用電量。鼓風(fēng)機常常在滿功率的情況下以老式的閥門調(diào)節(jié)這一方式調(diào)整曝氣池進氣量。因此，如何在不影響污水處理工藝質(zhì)量的前提下，減少鼓風(fēng)機端的電能浪費是目前絕大部分國內(nèi)污水處理廠亟待解決的問題，降低污水處理中的能耗也符合我國近年來提倡的節(jié)能宗旨。本文針對這一熱點問題，利用以支

2、持向量機為工具的軟測量方法，對鼓風(fēng)機端的節(jié)能進行了研究，所做的工作主要包括： 1.鼓風(fēng)機調(diào)節(jié)的主要依據(jù)是溶解氧DO的濃度，針對DO的變化對外界參數(shù)的改變有一定延時的問題，本文在現(xiàn)場采集回的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，經(jīng)過大量實驗，確定了污水處理測量中溶解氧(DO)的相關(guān)變量，利用回歸支持向量機對其進行了預(yù)測，獲得了較高的準(zhǔn)確率。 2.在聚類分析的基礎(chǔ)上，提出一種針對擁有大量輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)的回歸支持向量機的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，該方法旨在讓支

3、持向量機的解擁有更好的稀疏性，在后續(xù)預(yù)測中有更好的運行效率。為驗證算法的有效性，本文隨后將其運用于溶解氧DO、出水TN，曝氣池SVI的預(yù)測，實驗結(jié)果證明，本算法在保證預(yù)測精度的前提下，能夠?qū)⒅С窒蛄康膫€數(shù)降低20％~30％，較好地改善了支持向量的稀疏性，同時提高了預(yù)測的運算效率。 3.將本文提出的回歸支持向量機數(shù)據(jù)預(yù)處理算法與主元分析，粗糙集等數(shù)據(jù)預(yù)處理方法進行比較，通過搭建不同的軟測量模型：SVR，C-SVR，PCA-SVR