基于PSOLSSVM的浓缩池溢流水浓度预测

目前针对溢流水浊度测量时存在的设备昂贵、可靠性差以及寿命短等问题,对浓缩池煤泥水处理过程带来的不利影响,提出了一种基于PSO-LSSVM的溢流水快速可靠的预测方法。根据现场获得的数据组建溢流水浊度数据库,并将其分为训练集与测试集,构建预测模型,并以粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型中的相关参数。经仿真验证,预测值精度可以达到92.38%,表明基于PSO-LSSVM的浓缩池溢流水浓度预测模型可以较好地实现溢流浊度的预测。