一种基于改进在线序列极限学习机的出水水质预测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于改进在线序列极限学习机的出水水质预测方法，该方法在机器学习方法极限学习机的基础上，考虑了不满秩矩阵求逆以及参数随机对神经网络带来的影响，将岭回归及ensemble方法引入并提出了改进在线序列极限学习机方法，将该方法应用在污水处理的水质预测上，具有训练速度快、可实时在线预测以及预测效果好等特点，有效解决了由于传感器硬件不足所带来的污水处理控制的延时问题，对污水处理工艺的提升具有重要的现实意义与经济价值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进在线序列极限学习机的出水水质预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112308169A
申请号 ：
CN202011247093.X
公开（公告）日 ：
2021-02-02
申请日 ：
2020-11-10
授权号 ：
CN112308169B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
杨秦敏曹伟伟
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
刘静
优先权 ：
CN202011247093.X
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2021-02-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20201110
申请日 : 20201110
2021-02-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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