基于PCA-LSSVM的厌氧废水处理系统出水VFA在线预测模型

摘要：

采用IC厌氧废水处理系统处理人工合成废水,并利用PCA-LSSVM模型对系统出水挥发性脂肪酸(VFA)进行预测.首先利用主成分分析法(PCA)分析影响厌氧废水出水VFA浓度的多个变量的相关性并降低输入变量维数,然后用网格搜索结合10倍交叉验证优化LSSVM模型参数sig2和gam,最后利用建立的模型对实验数据进行仿真预测.仿真结果表明,稳态LSSVM模型对稳态条件下厌氧废水处理系统出水VFA具有很好的仿真预测能力,相对误差在4.72％以内,平均相对百分比误差(MAPE)为1.61％,均方根误差(RMSE)为1.08,相关系数达0.9996;稳态干扰LSSVM模型对厌氧废水处理系统出水VFA的仿真预测精度有所降低但仍然具有较好的预测能力,平均相对百分比误差(MAPE)为15.83％,均方根误差(RMSE)为15.45,相关系数为0.9984,该方法可为厌氧出水VFA在线预测和厌氧废水处理系统的优化控制提供指导.

关键词：厌氧消化、厌氧废水处理系统、主成分分析(PCA)、最小二乘法支持向量机(LSSVM)、挥发性脂肪酸(VFA)

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分类号：X703(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金No.51208206;广东省战略新兴产业项目No.2012A032300015;广东省高层次人才基金项目 ;Supported by the National Natural Science Foundation of ChinaNo.51208206,the Program of Guangdong Provincial Department of ScienceNo.2012A032300015 and the High-level Personnel Foundation of Guangdong Higher Education Institutions

在线出版日期：2015-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1768-1778