改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断

李晓东 曾光明 蒋茹 李峰 石林 梁婕 韦安磊 黄国和

湖南大学环境科学与工程学院,湖南长沙410082

摘  要:

针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RwL00(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优,在GA对RwL00(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化,结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16,5%。

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