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基于过程神经网络的污水处理软测量模型及算法研究

关注热度:152   来源:新能源学术论文  作者:苏震 连晓峰 刘载文 王小艺
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【摘要】:为解决污水处理过程出水水质指标(如BOD)难以在线测量的问题,同时考虑到污水处理过程与时间有关的特点,本文提出一种基于过程神经网络的在线水质指标软测量方法.该方法基于正交基展开的学习算法基础上关进行改进,加入动量项以提高收敛速度;采用遗传算法对模型训练的学习速率进行优化,实现自适应变速率学习算法.通过实测数据对过程神经网络软测量模型进行训练,仿真和实验结果表明,该方法效果良好,可实现污水处理过程的闭环、实时控制,具有广阔的应用前景.
【作者单位】:北京工商大学计算机与信息工程学院
【关键词】:污水处理 过程神经网络 软测量 遗传算法
【基金】:“十一五”国家科技支撑计划 北京市高校人才强教计划项目资助,项目批准号:2007BAK361307-05,PHR201007123,PHR201008238
【分类号】:TP183;TP274
【正文快照】:
1引言(Introduction)近20多年来,随着人们对水环境治理重要性认识的日益深刻,城市污水处理事业有了较大的发展.目前,城市污水处理厂大多采用生化处理工艺,其技术成熟,运行经济可靠,处理能力强,受到广泛好评.无论是在各种污水生物处理过程中,生化需氧量(Biochemistry Oxygen De


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关键词: 污水处理

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