基于LSSVM与APSO的污水处理控制系统及出水参数软测量

本文档主要探讨了污水处理控制系统的设计以及出水参数的软测量技术在实际应用中的重要性。随着工业化进程的加速，污水处理成为了环境保护的重要环节，以确保人类生存环境的质量。针对焦化厂的污水处理系统，研究者采用了先进的控制技术，如Windows Communication Foundation (WCF) 和 Programmable Logic Controllers (PLC)，构建了一套自动化控制系统。 论文的核心内容集中在基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的软测量模型。LSSVM是一种强大的机器学习工具，它能有效地处理非线性问题，并通过构建一个决策边界来预测污水处理系统的出水指标，如BOD5（五日生化需氧量）和COD（化学需氧量）。作者利用了径向基小波核函数，这是一种特殊的核函数，用于将输入数据映射到高维特征空间，使得复杂的非线性问题在低维空间中变得易于处理。 为了优化支持向量机的参数，研究人员引入了自适应粒子群优化（Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO）算法。APSO是一种模拟自然界中鸟群觅食行为的优化算法，它能够动态调整粒子的速度和位置，寻找最优解。通过这种方法，研究人员能够更好地适应和优化LSSVM的参数配置，从而提高预测精度。 该研究的意义在于，通过软测量技术，可以实时监控污水处理过程，提前预警可能的问题，减少人工干预，节省成本，同时也有助于环境保护。此外，本文的研究成果也为其他工业领域的污水处理控制提供了参考，展示了如何结合现代信息技术和数学优化方法来提升污水处理系统的性能和效率。 总结起来，这篇论文的重点是污水处理控制系统的设计与出水参数的软测量，包括技术选型（WCF和PLC）、模型构建（LSSVM）、参数优化（APSO），以及其在实际应用中的效果验证。这对于理解工业废水处理过程的智能控制和环境保护具有重要的学术价值和实践指导意义。