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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

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
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

基于GA优化的SVR水质预测模型研究

doi: 10.13205/j.hjgc.202003021
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

  • 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。
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  • 收稿日期:  2019-07-30

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