%0 Journal Article
%T 基于Fast-RVM的在线软测量预测模型
%A 许玉格
%A 刘莉
%A 曹涛
%J 化工学报
%P 4540-4545
%D 2015
%R 10.11949/j.issn.0438-1157.20150566
%X 生化需氧量(biochemicaloxygendemand,BOD)是评价水质好坏和污水处理效果的关键指标之一。由于污水生化处理过程复杂,在线仪表维护困难,生化需氧量无法得到快速精确地测量。针对这一问题,提出了一种基于Fast-RVM的在线软测量回归模型来实时在线预测出水指标BOD。该模型采用基于贝叶斯框架的相关向量机来在线预测输出指标,并且引入快速边际似然算法来加快模型的更新速度。通过污水数据的仿真实验,结果表明该在线模型的预测精度高于离线模型,泛化能力强,模型在线更新的快速性尤为突出,能较好地实现污水处理中出水水质的实时在线预测。
%K Fast-RVM算法
%K 在线建模
%K 软测量
%K 预测
%K 污水处理
%U http://www.hgxb.com.cn/CN/abstract/abstract17561.shtml