本发明公开一种基于极限学习机(ELM,Extreme?Learning?Machine)的工业污水化学需氧量(COD,Chemical?Oxygen?Demand)在线软测量方法，其特征主要包括以下步骤：一、确定影响工业污水COD的六个变量(悬浮固体浓度、进水COD、PH值、氨氮、溶解氧以及总磷)；二、将影响工业污水COD的六个辅助变量作为ELM的输入变量，COD作为ELM的预测输出变量；三、确定ELM的隐层节点数和激励函数并选取训练集和测试集；四、根据所确定的训练集建立ELM软测量模型，并用测试集检验模型的有效性；五、ELM模型的输出为工业污水COD。本发明通过软测量达到工业污水在线软测量的目的，具有运行速度快，预测精度高的效果，同时取代传统在线分析仪表，降低企业的投入及维修成本。
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“基于极限学习机的工业污水COD在线软测量方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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