10.3969/j.issn.1009-8119.2015.24.119
污水处理故障分类算法的优化
本文对城市污水处理厂的日常水质监测数据进行分析,建立了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的故障分类模型.同时为了提高污水处理厂故障分类的准确性与稳定性,在ELM算法基础上加之优化,利用椭球定界算法再次对数据进行建模分析.通过实验结果的比较,验证了所提出方法的有效性.
故障分类、极限学习机、椭球定界算法、污水处理
X50;X32
2016-02-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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