- 俞方罡，秦 斌（湖南工业大学，湖南 株洲 412000） 摘 要：污水处理过程复杂多样，为方便研究工作，根据基准仿真1号模型（Benchmark Simulation Modelno.1，BSM1）搭建simulink仿真模型。由于控制溶解氧和硝态氮浓度的稳定是污水处理过程的关键，所以针对传统PI控制对大滞后非线性系统中硝态氮浓度控制性能低以及系统运行速度慢的问题，利用极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）的预测能力对硝态氮浓度进行模型辨识和比较。结果证明，在数据量较少的情况下，支持向量机（S
- 关键字：202002污水处理极限学习机支持向量机MATLAB仿真
- 摘要：针对海量图像数据的识别问题，本文提出了在线极限学习机(online optimized ELM，OP-ELM)。OP-ELM以单隐层前馈神经网络(single hidden layer feed forward networks，SLFNs)为基础，固定了隐含节点数以及节点参数，在在线增量学习过程中综合考虑历史数据和新数据，产生全局唯一的最优解，降低了计算资源的需求，继承了极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)学习速度快泛化性能好的优点。因此非常适合于海量图像数据的在
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