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J-GLOBAL ID：201602228364173978   整理番号：16A0333243

高速RVMに基づくオンラインソフト計測モデル【Powered by NICT】

On-line soft measuring model based on Fast-RVM

著者 (3件)： Xu Yuge (School of Automation Sci. and Engineering, South China Univ. of Technol., Guangdong, Guanzhou) ,  Liu Li (School of Automation Sci. and Engineering, South China Univ. of Technol., Guangdong, Guanzhou) ,  Cao Tao (School of Automation Sci. and Engineering, South China Univ. of Technol., Guangdong, Guanzhou)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 66  号： 11  ページ： 4540-4545  発行年： 2015年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 生化学的酸素要求量(BOD)は,廃水処理プロセスの排水水質を評価する重要な指標である。設備保全のための複雑な廃水処理プロセスと高い要求をBODを得る迅速かつ正確にすることは難しい。この問題を解決するために,高速変数関連ベクトルマシン(RVM)に基づいた新規なBODオンラインソフト測定モデルは,本論文で提案した。Bayesフレームワークを用いた関連性ベクトルマシンアルゴリズムを用いて,予測モデルを構築することで,高速マージナル尤度アルゴリズムは,モデルの更新速度を加速するために適用した。シミュレーション実験は,実時間オンライン予測性能と汎化能力のあるオフラインモデルよりも提案したモデルを用いて良いことを示した。オンライン更新速度が特に際立った。これらの実験結果は,提案した方法が廃水処理プロセスの排水水質の実時間オンライン予測に非常に適していることを検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 設備保全 ,  廃水処理 ,  排水 ,  *高速度 ,  シミュレーション ,  水質 ,  汎化 ,  予測モデル ,  BOD【水質】
準シソーラス用語： 予測性能 ,  *オンライン ,  実時間 ,  尤度 ,  測定モデル ,  関連ベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 下水道工学,廃水処理一般  (SC03010E)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  ソフト ,  計測 ,  モデル