[发明专利]多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法

摘要

本发明公开一种多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法。至少包括：1)把预处理后的污水样本数据划分为训练集{S1}、{S2}和测试集{T}。2)构建M个不同模式的M个学习器f_m(x)；3)为每个学习器进行多特征选择；4)把训练集{S1}内的样本，分别保留K_m个特征后得到M组输入序列x_m，用x_m去训练f_m(x)；5)把训练集{S2}内的样本，分别保留K_m个特征后得到M组输入序列x_m，经过相应的f_m(x)后输出为z_m；6)把{S1}和{S2}的并集作为训练集，把{T}作为测试集，最终得到模型在测试集上的输出。本方法把污水处理工艺和机器学习模型结合起来，用专家知识去选择多套特征，并与多套学习器一一对应，再对多个学习器的输出进行线性回归，得到最终输出。

主权项

1.一种多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法，其特征在于，所述的方法至少包括建模步骤，所述的建模步骤包括：1)把预处理后的污水样本数据划分为训练集{S1}、{S2}和测试集{T}。2)构建M个不同模式的M个学习器fm(x)，其中，m＝1,2,…,M；M个学习器采用并行连接；3)为每个学习器进行多特征选择，选出彼此之间不相关或弱相关的Km个变量，其中，m＝1,2,…,M，作为第m路学习器输入数据的特征。4)并行分M路进行学习；把训练集{S1}内的样本，分别保留Km个特征后得到M组输入序列xm，用xm去训练fm(x)；5)把训练集{S2}内的样本，分别保留Km个特征后得到M组输入序列xm，经过相应的fm(x)后输出为zm；再把zm作为输入，样本的目标值为输出，以平方和损失函数最小化为目标进行线性回归，收敛到权值向量wm，其中，m＝1,2,…,M；6)把{S1}和{S2}的并集作为训练集，把{T}作为测试集，最终得到模型在测试集上的输出。