【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包含以下顺序的步骤：利用模糊单调递增依赖算法对采集的污水输入数据进行属性约简，定量分析出对化学需氧量COD、生化需氧量BOD影响较大的输入属性；利用相关向量机RVM和采集的污水输入数据建立预测模型，并对模型参数进行寻优，进而建立最优预测模型；所述采集的污水输入数据已确定对化学需氧量COD、生化需氧量BOD影响较大的输入属性；对待预测的污水样本数据进行预测：将属性约简后的入水数据作为训练好的相关向量机软测量模型的输入，模型的输出即为出水化学需氧量COD和生化需氧量BOD的预测结果。本专利技术的方法，预测精度高且所需时间短。【专利说明】
本专利技术涉及污水处理领域，具体涉及。
技术介绍
污水处理是经济发展和水资源保护不可或缺的组成部分。随着国民经济的快速增长，污水排放量也大大增加，而污水处理厂太少，处理周期太长，远远达不到国家对环境保护的要求。同时国家对环境保护的投入加大，污水处理技术越来越受到更多的关注。国家发展规划中明确提出要研发并推广低能耗、有效的污水处理技术。污水排放标准中，衡量是否达标的参数指标有:化学需氧量C0D、生化...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：许玉格，曹涛，罗飞，宋亚龄，张雍涛，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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