基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究

针对污水处理过程中曝气池溶解氧浓度无法精确在线测量的问题,本文采用BP神经网络建立了溶解氧浓度预测的软测量模型。将进水参数氨和铵根离子态的氮Snh、快速可生物降解有机物Ss、异养菌生物量Xbh、颗粒性不可生物降解有机物Xi、慢速可生物降解有机物Xs以及进水流量Q作为BP神经网络软测量模型的输入变量,采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化。对预测结果的准确性及遗传算法优化BP神经网络的泛化能力进行了分析,讨论了数据归一化对软测量模型预测结果的影响。仿真结果表明,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值以及对训练数据归一化处理,有效地解决了溶解氧浓度BP软测量模型精度差的问题,使溶解氧软测量模型的测量精度明显增强。