一种基于PCA-GA-SVR的污泥回流量预测方法

摘要

本发明公开一种基于PCA-GA-SVR的污泥回流量预测方法，是针对污水生化处理中的污泥回流量模型具有高度非线性的问题,该方法由两部分组成：主成分分析PCA和GA-SVR支持向量回归的混合算法，先使用PCA进行降维，然后再以遗传算法对SVR的影响预测精度的几个有关参数进行优化，建立污泥回流量模型。提出的预测方法是有效的，具有较快的收敛速度，相比SVR预测模型更高的预测精度及更快的运行速度。

主权项

一种基于PCA‑GA‑SVR的污泥回流量预测方法，其特征在于包括以下步骤：1）获取污泥回流的n维向量的样本集Γi(i＝1，2，...，n)；2）通过PCA算法对步骤1）获取的污泥回流的数据进行数据降维数；3）采用GA‑SVR混合算法对污泥回流进行预测，建立污泥回流系统的控制模型。