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本研究设想使用遗传算法支持向量机（GA-SVM）分析水质监测系统的溶解氧故障。将溶解氧传感器采集的实时数据分为故障类型。故障类型分为完全故障故障、冲击故障和恒定输出故障。基于溶解氧参数的故障分类，进行了SVM故障诊断实验。实验结果表明，溶解氧的准确度为98.53%。通过与BP神经网络的实验结果进行比较，发现支持向量机对溶解氧参数的诊断结果优于BP神经网络。迭代后，选择了C和g等最佳参数（C是惩罚系数，它在优化方向上调整两个指标偏好的权重，即误差容限，g是函数附带的参数，该函数隐含地决定映射到新特征空间后的数据分布。）使用遗传算法，经过迭代，C和g的优化值分别为2.1649和5.3312。实验结果表明，该方法具有良好的准确性。
引用：濮阳、李振波、余亚光、石家辉、孙铭。基于GA-SVM的溶解氧传感器故障诊断研究[J]。数学生物科学与工程，2021，18（1）：386-399。doi:10.3934/mbe.2021021年
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摘要
本研究设想使用遗传算法支持向量机（GA-SVM）对水质监测系统的溶解氧故障进行分析。将溶解氧传感器采集的实时数据分为故障类型。故障类型分为完全故障故障、冲击故障和恒定输出故障。基于溶解氧参数的故障分类，进行了SVM故障诊断实验。实验结果表明，溶解氧的准确度为98.53%。通过与BP神经网络的实验结果进行比较，发现支持向量机对溶解氧参数的诊断结果优于BP神经网络。迭代后，选择了C和g等最佳参数（C是惩罚系数，它在优化方向上调整两个指标偏好的权重，即误差容限，g是函数附带的参数，该函数隐含地决定映射到新特征空间后的数据分布。）使用遗传算法，经过迭代，C和g的优化值分别为2.1649和5.3312。实验结果表明，该方法具有良好的准确性。
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