基于双层支持向量机的污水处理系统健康状态评估

摘要：

为有效保障高速公路服务区污水处理系统的健康运行,结合污水处理系统的构成和系统运行特征,设计了一种用于评估污水处理系统健康状态的双层支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并将健康状态分为健康、亚健康、故障和异常4个等级.首先,分析提升泵、进水泵、自吸泵等6个子系统的运行特征,使用随机函数和欠采样处理构建特征向量集.其次,采用SVM构建下层各子系统健康状态评估模型,并使用ThunderSVM算法来提高模型训练速度.再次,融合下层各子系统健康状态评估的结果,构建上层SVM系统评估模型,得到整个污水处理系统的健康状态.最后,依据青兰高速山西段服务区污水处理系统进行验证.结果表明,所提出的双层SVM模型相较树类模型和单层SVM模型不仅可评估整个污水处理系统的健康状态,还可评估各子系统的健康状态,且模型训练速度和判断精度均有提升.

关键词：系统健康状态、双层支持向量机模型、服务区污水处理系统、数据特征

所属期刊栏目：22

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金;山西交控集团科技项目

在线出版日期：2022-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13090-13095