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《基于ls-svm的厭氧發(fā)酵過程軟測量建模研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、SouthChinaUniversityofTechnology碩士學(xué)位論文基于LS-SVM的厭氧發(fā)酵過程軟測量建模研究作者姓名___________劉博學(xué)科專業(yè)_________環(huán)境工程指導(dǎo)教師萬金泉教授所在學(xué)院環(huán)境與能源學(xué)院論文提交日期2015年5月ModelingofsoftmeasurementforanaerobicdigestionbasedonLS-SVMADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuBoSupervisor：Prof.WanJinquanSouthChinaUniversit
2、yofTechnologyGuangzhou,China分類號：TP3學(xué)校代號：10561學(xué)號：201220117886華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于LS-SVM的厭氧發(fā)酵過程軟測量建模研究作者姓名：劉博指導(dǎo)教師姓名、職稱：萬金泉教授申請學(xué)位級別：工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱：環(huán)境工程研究方向：水污染控制與給水技術(shù)論文提交日期：2015年6月22日論文答辯日期：2015年6月5日學(xué)位授予單位：華南理工大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會成員：主席：胡勇有委員：呂斯濠任源周興求李平華南理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果
3、。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：今^1
4、日期：年(月？日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，艮P:研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬華南理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保存并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許學(xué)位論文被查閱（除在保密期內(nèi)的保密論文外）；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論
5、文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。本學(xué)位論文屬于：1『，在年解密后適用本授權(quán)書。I密，同意在校園網(wǎng)上發(fā)布，供校內(nèi)師生和與學(xué)校有共享協(xié)議的單位瀏覽；同意將本人學(xué)位論文提交中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社全文出版和編入CNKI《中國知識資源總庫》，傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。(請?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打“V”）作者簽名：女曰期：指導(dǎo)教師簽名:曰期：域?摘要厭氧發(fā)酵生物處理技術(shù)在去除有機(jī)污染物的同時(shí)可以回收能源，為解決能源與環(huán)境問題提供了一條切實(shí)可行的途徑，然而厭氧發(fā)酵是一個非線性、復(fù)雜的生化過程，特別是產(chǎn)甲烷菌對環(huán)境的改變非常敏感，因此為保持厭氧發(fā)酵過程穩(wěn)定高效穩(wěn)定
6、運(yùn)行，就需要對厭氧反應(yīng)過程進(jìn)行合理的監(jiān)測與控制。但是現(xiàn)實(shí)中厭氧發(fā)酵的監(jiān)測與控制都是相當(dāng)困難的，這一方面是因?yàn)橐恍┯绊憛捬醢l(fā)酵過程進(jìn)行的重要過程參數(shù)缺乏可靠的在線監(jiān)測設(shè)備，另一方面是因?yàn)閰捬醢l(fā)酵過程的非線性特性使得過程建模比較困難。傳統(tǒng)中，對于第一個問題的解決思路是開發(fā)更加先進(jìn)的在線監(jiān)測設(shè)備，對于第二個問題則是在大量假設(shè)的基礎(chǔ)上建立厭氧發(fā)酵過程的簡化數(shù)學(xué)模型。近年來，基于推斷控制的軟測量技術(shù)為解決上述兩個難題提供了新的思路。在軟測量建模方法中支持向量機(jī)具有更為嚴(yán)格的理論和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其泛化性能好，不存在局部最小問題，特別適用于解決小樣本、非線性、高維數(shù)等問題，因此本文在論述
7、了軟測量基本理論之后，利用最小二乘支持向量機(jī)智能算法研究厭氧發(fā)酵過程出水VFA和COD軟測量建模及模擬預(yù)測問題，得到以下成果：顆粒污泥可以加速厭氧反應(yīng)器的啟動，但環(huán)境的改變會導(dǎo)致厭氧發(fā)酵類型的改變。短時(shí)間的沖擊負(fù)荷會影響厭氧發(fā)酵系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，其中水力沖擊的影響最大，濃度沖擊影響次之，零堿度沖擊影響最小。沖擊負(fù)荷會使厭氧發(fā)酵系統(tǒng)的pH值下降，ORP上升，甲烷含量下降，二氧化碳含量上升，出水COD和VFA增加，但是各個變量的響應(yīng)速度和變化規(guī)律不盡相同。主成分分析能夠用于分析多變量之間的關(guān)系，同時(shí)有效降低建模輸入變量維數(shù)，有效降低后續(xù)建模的復(fù)雜度?；贚S-SVM的VFA
8、穩(wěn)態(tài)軟測量模型厭氧廢水處理系統(tǒng)出水VFA具有很好的仿真預(yù)測能力，測試樣本的最大相對誤差為4.72%，平均相對百分比誤差為1.61%，均方根誤差為1.08，整體預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.9996；穩(wěn)態(tài)干擾模型，由于數(shù)據(jù)幅度變大，模型對厭氧廢水處理系統(tǒng)出水VFA的仿真預(yù)測精度有所降低，但整體上模型的預(yù)測值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)仍然高達(dá)0.9984。基于LS-SVM的COD穩(wěn)態(tài)軟測量模型訓(xùn)練時(shí)最大相對誤差為11.45%，平均百分百誤差為0.79%，均方根誤差為3.04，測試時(shí)，性能有所降低，但整體上模型預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)依然可以達(dá)
