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基于GA优化的SVR水质预测模型研究

薛同来,  赵冬晖,  韩菲

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文章导航 > 环境工程  > 2020 >  38(3): 123-127
薛同来, 赵冬晖, 韩菲. 基于GA优化的SVR水质预测模型研究[J]. 环境工程, 2020, 38(3): 123-127. doi: 10.13205/j.hjgc.202003021
引用本文: 薛同来, 赵冬晖, 韩菲. 基于GA优化的SVR水质预测模型研究[J]. 环境工程, 2020, 38(3): 123-127. doi: 10.13205/j.hjgc.202003021
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XUE Tong-lai, ZHAO Dong-hui, HAN Fei. SVR WATER QUALITY PREDICTION MODEL BASED ON GA OPTIMIZATION[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2020, 38(3): 123-127. doi: 10.13205/j.hjgc.202003021
Citation: XUE Tong-lai, ZHAO Dong-hui, HAN Fei. SVR WATER QUALITY PREDICTION MODEL BASED ON GA OPTIMIZATION[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2020, 38(3): 123-127. doi: 10.13205/j.hjgc.202003021
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基于GA优化的SVR水质预测模型研究

doi: 10.13205/j.hjgc.202003021

  • 1. 北方工业大学 电气与控制工程学院, 北京 100144;

  • 2. 中国科学院生态环境研究中心, 北京 100085;

  • 3. 中国通用机械工程有限公司, 北京 100050

基金项目: 

北京市科技计划项目"西北涵养区受损生态空间调查评估与生态完整性修复技术方法研究"（Z181100005318003）；北方工业大学科研启动基金项目"北京市西北部山区分数点源污水处理关键技术研究"（110051360002）。

详细信息
    作者简介:

    薛同来(1984-),男,高级工程师,工学博士,主研领域为环境污染控制系统开发与应用。xuetonglai@126.com

SVR WATER QUALITY PREDICTION MODEL BASED ON GA OPTIMIZATION

  • 1. College of Electrical and Control Engineering, North China University of Technology, Beijing 100144, China;

  • 2. Research Center for Eco-environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China;

  • 3. China National General Machinery Engineering Corporation, Beijing 100050, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 针对污水中BOD5参数不易直接测得的特点，提出了基于遗传算法（Genetic Algorithm，GA）优化参数的支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）水质预测模型。采用机器学习的方法，通过建立污水中COD等参数与BOD5的数学关系模型的方式对BOD5进行测定。使用遗传算法对SVR中的关键参数进行寻优，解决了传统SVR预测模型参数选择的问题。以北京市污水处理厂进水污水作为研究对象进行实验，结果表明，与BP神经网络与SVR相比，使用GA-SVR方法进行预测的结果更优，其平均误差与均方根误差分别降至0.009443与16.88 mg/L。
    Abstract: Aiming at the fact that the BOD5 in wastewater can not easily measured directly, a support vector machine regression water quality prediction model based on genetic algorithm optimization parameters was proposed. Using machine learning method, BOD5 was determined by establishing a mathematical relationship model between COD and other parameters in wastewater. The genetic algorithm was used to optimize the key parameters in the SVR, which solved the problem of parameter selection of the traditional SVR prediction model. Experiments were carried out with the influent wastewater from the Beijing Wastewater Treatment Plant as the research object. The results showed that the average error and root mean square error of the results predicted by GA-SVR method were reduced to 0.009443 and 16.88 mg/L, respectively. Compared with BP neural network and the SVR,the result of GA-SVR was with reasonable advantage.
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    • 参考文献(17)
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