文献类型：期刊文章

作　　者：聂敬云[1] 李春青[1] 李威威[1] 王韬[2]

机构地区：[1]天津工业大学计算机科学与软件学院,天津300387 [2]天津工业大学环境与化工学院,天津300387

出　　处：《软件》

基　　金：国家自然科学基金(51378350);国家杰出青年科学基金(50808130)

年　　份：2015

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：40-44 48

语　　种：中文

收录情况：CSA、IC、JST、普通刊

摘　　要：提出了一种基于遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的MBR膜通量预测算法。为了准确的选择LSSVM的参数,该算法采用GA对LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数进行优化。针对MBR膜污染因子较为复杂且各因子之间相互交叉,首先对影响MBR膜通量的各因子进行主成分分析(PCA),提炼出重要因子作为LSSVM的输入层,膜通量作为输出层,然后建立GA-LSSVM仿真预测模型,并用该预测模型运算得出预测结果。通过对比预测结果和实验数据,得出该算法对膜通量有较高的预测精度,并将其与BP神经网络模型进行了比较,结果表明该预测模型具有更高的预测精度。

关 键 词：膜生物反应器 膜通量 最小二乘支持向量机 遗传算法

分 类 号：TQ028.8] TP18]