[发明专利]一种基于改进在线序列极限学习机的出水水质预测方法有效
| 申请号： | 202011247093.X | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112308169B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 杨秦敏;曹伟伟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进在线序列极限学习机的出水水质预测方法，该方法在机器学习方法极限学习机的基础上，考虑了不满秩矩阵求逆以及参数随机对神经网络带来的影响，将岭回归及ensemble方法引入并提出了改进在线序列极限学习机方法，将该方法应用在污水处理的水质预测上，具有训练速度快、可实时在线预测以及预测效果好等特点，有效解决了由于传感器硬件不足所带来的污水处理控制的延时问题，对污水处理工艺的提升具有重要的现实意义与经济价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 在线 序列 极限 学习机 出水 水质 预测 方法 | ||
【主权项】：
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