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為解決污水生化處理過程中的水質參數(shù)BOD5(5天生化需氧量)難以在線監(jiān)測的難題,在充分考慮污水處理過程非線性和多變量耦合的基礎上,結合Jolliffe參數(shù)和數(shù)據(jù)選擇算法提出了魯棒最近相關性算法,并將其與RPLS(迭代偏最小二乘)和線性偏差補償?shù)人惴ㄏ嘟Y合,對JIT(Just-in-Time)在線學習算法進行了改進,最后將改進的JIT算法用于建立BOD5軟測量模型.對現(xiàn)場數(shù)據(jù)的仿真結果表明,與傳統(tǒng)JIT算法和RPLS法相比,文中方法提高了軟測量的在線預測精度、自適應性和魯棒性.
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