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基于非线性映射的污水浓度软测量
  • ISSN号:1672-9102
  • 期刊名称:《湖南科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP302.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]佛山科学技术学院自动化学院,广东佛山528000, [2]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51577057)
中文摘要:

基于污水处理厂减少监测污水装置的要求,提出了一种以相对误差最小为性能指标的污水浓度预测方法,该方法首先将低维空间的数据映射到高维空间,然后在高维空间上建立线性预测模型.最后给出了应用实例,并与传统的最小二乘法和当前热门的神经网络方法的结果进行了比较,结果表明本文方法结构简单而且有效.

英文摘要:

A prediction approach of waste-water concentration was proposed, in order to reduce costs or decrease monitoring devices, by minimum relative error performance index. Firstly, non-linearly data on low dimensional space was mapped into high dimensional space, then established the linear prediction model on the high dimensional space, finally an application example was provided to illustrate the method, and comparisons was made with the traditional least squares method or the current popular neural network method. Simulation shows the method is simple and effective.

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期刊信息
  • 《湖南科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省教育厅
  • 主办单位:湖南科技大学
  • 主编:曹晨忠
  • 地址:湖南湘潭市湖南科技大学期刊社
  • 邮编:411201
  • 邮箱:xuebaoz@hnust.edu.cn,xuebaoz@hnust.edu.cn
  • 电话:0731-58290354 8290272
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9102
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1443/N
  • 邮发代号:42-227
  • 获奖情况:
  • 中国核心期刊,教育部二等奖国外数据库收录:IE
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3756