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| 基于不平衡分类的Bagging集成污水处理故障诊断 | |
| 引用本文： | 许玉格,赖春伶,罗飞.基于不平衡分类的Bagging集成污水处理故障诊断[J].华南理工大学学报(自然科学版),2018(8). |
| 作者姓名： | 许玉格 赖春伶 罗飞 |
| 作者单位： | 华南理工大学自动化科学与工程学院 |
| 摘 要： | 在污水处理过程故障会导致出水水质下降、运行费用增高甚至造成环境的二次污染,而污水处理故障诊断数据的典型不平衡特性,严重影响了故障诊断的效果,尤其会导致故障分类的正确率偏低.针对此问题,文中提出了一种基于加权极限学习机的改进Bagging集成污水处理故障诊断建模方法;以加权极限学习机为基分类器,以Bagging集成框架建立集成分类器;定义可调整的过采样倍率公式,通过虚拟少数过采样算法(SMOTE)对少数类样本进行过采样,以保证基分类器间的多样性;以不平衡分类性能指标G-mean值为基础,定义新的基分类器输出权值更新公式,以提高故障类别识别率.仿真实验表明,该污水处理故障诊断模型的性能优于其他对比算法,可有效提高G-mean值和整体分类正确率,特别是提高了故障类别的识别正确率. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |