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基于XGBoost的出水氨氮和总磷浓度的软测量研究

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针对污水处理过程中出水氨氮(NH4-N)和总磷(TP)浓度两个重要指标难以在线测量的问题,提出了一种基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的软测量方法.首先,针对数据预处理,采取K-邻近(K-Near-est-Neighbor,KNN)方法进行缺失值填充;其次,使用XGBoost算法进行软测量建模;最后,使用网格搜索方法调整XGBoost的参数.仿真结果表明,该软测量方法可以用于实时预测出水NH4-N和TP的浓度,并有较好的预测精度.
Soft Sensing of NH4-N and TP Concentration in Effluent Based on eXtreme Gradient Boosting

李畅、潘丰

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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 无锡 214122

软测量 极端梯度提升算法 污水处理 出水氨氮浓度 出水总磷浓度

国家自然科学基金

61773182

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.027

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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