基于递归RBF神经网络的出水氨氮预测研究

针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,完成出水氨氮软测量模型的设计。最后,将提出的出水氨氮软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于递归RBF神经网络的软测量方法能够实现出水氨氮的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于递归RBF神经网络的软测量方法具有较好的预测精度。     

改进麻雀搜索算法的RBF神经网络水质预测

针对污水处理过程中化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)难以在线测量的问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的软测量模型.首先,用污水处理厂实测数据挑选出与COD相关的过程变量作为输入变量;其次,基于RBF神经网络建立出水COD软测量模型,利用自适应遗传算法改进的麻雀搜索算法(adaptive genetic algorithm improved sparrow search algorithm, AGAISSA)优化RBF神经网络的中心值、宽度值以及权值,通过改进麻雀位置更新公式以及引入遗传算法中的自适应交叉和变异操作保证了软测量模型的精度;最后,将RBF神经网络的软测量模型应用于污水处理厂实测数据加以验证,结果表明:AGAISSA优化RBF神经网络模型能够对出水COD进行准确的预测,具有较高的预测精度.     

基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究北大核心CSCD

针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算法优化RBF网络的结构和参数,结合北京市某污水处理厂的实测数据,对出水氨氮的预测进行仿真并与其他模型对比,结果显示,该模型具有预测误差相对较小,预测准确等优点,说明该预测模型对于氨氮的预测具有一定的实用价值。     

污水处理出水水质软测量建模研究

污水水质参数监测技术是限制实时在线控制的一个重要因素。本论文进行了基于神经网络软测量技术的污水处理出水水质软测量建模的研究,目标是解决污水处理厂重要出水水质指标因人工化验检测而产生的严重滞后问题,以实现污水处理出水水质的预测及控制。     

基于神经网络的锂萃取率软测量模型研究

在锂萃取实验实现自动化控制基础上,针对锂萃取率目前不能在线测量的问题,分别采用RBF神经网络和小波神经网络对锂萃取率软测量模型展开研究.先从锂萃取实验获取基础实验数据,再把实验数据分为训练和预测数据,分别采用RBF神经网络和小波神经网络,对锂萃取率软测量模型进行了多输入单输出和多输入多输出模型试验.试验表明,小波神经网络比RBF神经网络,具有较好的泛化能力,建立了多输入单输出和多输入多输出锂萃取率软测量模型.     

DNA免疫遗传算法及其应用

在研究T-S模糊RBF神经网络的基础上,提出了一种基于DNA生物机理和结构的免疫遗传算法,用于优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数。该方法采用基于抗体浓度的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,实例仿真结果表明DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统的优化设计中是有效的,可获得较高精度的模型。     

基于模糊神经网络的出水总磷软测量方法研究

在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一。本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法。该软测量方法通过实际运行数据,利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)筛选出与出水TP相关性强的过程变量;同时,利用FNN建立了出水TP与相关性变量之间的软测量模型,并将该方法嵌入到污水处理运行系统。实验结果显示该软测量方法能够实现出水TP的实时预测,并且具有较好的预测精度。     

模糊神经网络的结构自组织算法及应用

提出了一种新的模糊神经网络自组织算法,该算法能够基于输入输出数据自动进行结构辨识和参数辨识.首先采用一种自组织聚类方法建立起网络的结构和各参数的初值,然后采用监督学习来优化网络参数.通过对非线性函数逼近的分析,明了该自组织算法的有效性,并与其他算法作了比较.最后,以某污水处理厂的实际运行数据为对象,应用该模糊神经网络建立了活性污泥系统出水水质预测模型,仿真结果表明.该模型能够对污水处理系统出水水质进行较好的预测.     

基于类脑模块化神经网络的污水处理过程关键出水参数软测量

针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题，文中提出了一种基于类脑模块化神经网络（Brain-like modular neural network，BLMNN）的关键出水参数软测量方法.首先，基于互信息和专家知识进行任务分解，分析关键出水参数的相关变量，获取各出水参数的辅助变量.其次，通过模拟大脑皮层模块化分区结构，构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量，降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后，通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性.     

污水处理曝气池溶解氧智能优化控制系统

提出一种新的溶解氧优化控制方法,根据不同的进水水质,利用在线多输入多输出最小二乘支持向量机软测量模型预测出水参数值.将这些参数作为水质反馈信号,使用模糊神经网络动态优化与进水水质对应的溶解氧设定值.最后利用神经网络逆控制系统跟踪优化的溶解氧设定值,从而实现在达到出水指标的前提下,既能保证出水水质的稳定,又能有效消除曝气量冗余,实现曝气量的动态优化,有效减少电能消耗.