基于相关向量机的水质预测研究

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1、工程硕士学位论文基于相关向量机的水质预测研究作者姓名谭承诚工程领域机械工程校内指导教师邱志成教授校外指导教师于广平研究员所在学院机械与汽车工程学院论文提交日期2018年4月StudyofWaterQualityPredictionMethodBasedonRelevanceVectorMachineADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：TanChengchengSupervisor：Prof.QiuZhichengResearchPro

2、f.YuGuangpingSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP181学校代号：10561学号：201521002300华南理工大学硕士学位论文基于相关向量机的水质预测研究作者姓名：谭承诚指导教师姓名、职称：邱志成教授校外指导教师姓名、职称：于广平研究员申请学位级别：工程硕士工程领域名称：机械工程论文形式：□产品研发□工程设计□√应用研究□工程/项目管理□调研报告研究方向：水质预测、故障诊断论文提交日期：2018年5月28日论文答辩日

3、期：2018年5月31日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：黄平教授委员：陈扬枝教授、邱志成教授、刘旺玉教授、阮毅教授级高工摘要伴随着工业化和城市化的飞速发展，水环境的安全问题日益突出。水质预测是保护水环境的基础性工作之一，精确的预测可以为水环境管理和工业生产提供可靠的决策支持，对可持续发展具有重要意义。针对水环境这一复杂的有机系统，传统的传感器对重要的水质指标难以进行快速准确的测量，本文以污水处理出水和地表水为研究对象，结合数据驱动的思想建立了基于相关向量机的水质预测

4、模型，并根据各自的特点，提出了不同的解决方案，通过实验仿真验证了水质预测模型的可靠性。本文的主要研究内容如下：首先，介绍了数据驱动建模思想，并对机器学习算法在水质预测上的国内外研究现状进行了分析，并指出了预测建模仍然面临的问题。其次，针对污水处理过程中存在的复杂生化反应，强非线性和运行状态的不平衡分布等问题，提出了基于一种集成相关向量机的水质预测方法。该方法通过相关向量机每轮的学习情况，利用改进的AdaBoost.RT算法对样本的权值进行重新分配，可使难以学习的样本得到更多的关注，实验结果表明，该模型

5、在预测精度和泛化性能上较单一相关向量机模型有一定的提升，能够较好地克服数据不平衡带来的负面影响。然后，针对地表水水质因子间多重相关性的问题，提出一种基于核偏最小二乘法特征提取的相关向量机水质预测模型。该方法通过核函数将原始数据映射至高维空间，随后进行线性的PLS运算，巧妙的克服了水质因子间的多重相关性，实验结果表明，该模型不仅鲁棒性高，且模型更新速度快，可以满足水质在线预测对实时性和准确性的需求。最后，为实现对水质变化空间的预测，引入了模糊信息粒化的思想并通过最小截平方和估计LTS重新定义了相关向量机

6、的训练子集，并给出了改进相关向量机的训练步骤，得到了基于模糊信息粒化与改进相关向量机的水质预测模型。实验结果表明，改进的相关向量机对异常数据的敏感性大幅提高，并且该模型能较好地实现对水质变化空间和变化趋势的预测。关键词：水质预测；相关向量机；集成算法；核偏最小二乘法；最小截平方和估计；信息粒化IAbstractWiththerapiddevelopmentofindustrializationandurbanization,thesafetyofwaterenvironmentisbecomingmo

7、reandmoreserious.Waterqualitypredictionisoneofthebasictaskstoprotectthewaterenvironment.Accuratepredictioncanprovidereliabledecisionsupportforwaterenvironmentmanagementandindustrialproduction,whichisofgreatsignificanceforsustainabledevelopment.Aimingatt

8、hecomplexorganicsystemofwaterenvironment,thetraditionalsensorcan’tgetfastandaccuratemeasurementofimportantwaterqualityindicators.Thispapertakessewageeffluentandsurfacewaterastheresearchbackground,integratingtheconceptofdata-drive