基于SVR误差补偿技术的神经网络城市污水厂水质预测

摘要：

城市污水处理是一个复杂的生化处理过程,现在的神经网络技术无法做到对此过程精准建模.为了解决该问题,提出了一种基于SVR误差补偿技术的神经网络水质预测算法.该算法先利用BP神经网络对水质处理过程进行映射,再利用SVR误差补偿模型获得BP网络的预测补偿,进行预测数据校正.为了验证补偿模型的性能,还组织了马尔科夫补偿模型的对比试验.试验结果表明,SVR误差补偿模型可有效提高模型预测的精度,且模型性能优于马尔科夫补偿模型.

关键词：污水水质预测、BP、神经网络误差、马尔科夫链补偿、SVR、误差补偿

所属期刊栏目：40

分类号：TU992.3(地下建筑)

在线出版日期：2021-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：92-98,158