| 基于新型联合循环神经网络(RNN)模型的出水总氮预测 |
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| 引用本文： | 夏文泽,冯骁,王喆,钱志明,刘杰,许雪乔.基于新型联合循环神经网络(RNN)模型的出水总氮预测[J].净水技术,2021,40(8):107-113. |
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| 作者姓名： | 夏文泽 冯骁 王喆 钱志明 刘杰 许雪乔 |
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| 作者单位： | 北京华展汇元信息技术有限公司,北京 100044;北京首创股份有限公司技术中心,北京 100044 |
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| 摘 要： | 为了提高污水处理过程中出水TN的预测精度,提出一种基于联合RNN神经网络的出水TN预测算法.该联合RNN神经网络是基于传统RNN网络的改进型网络,其由一系列并排的单RNN网络构成,每个RNN网络的输出不仅与本网络的当前和历史输入相关,还与相邻RNN网络的历史输入相关.网络的训练过程分为两步,首先断开不同RNN网络的连接,单独训练每一个RNN网络,然后恢复不同RNN网络的连接,联合训练所有RNN网络.利用来自真实水厂的水质数据与常规RNN网络进行对比试验,试验结果显示,联合RNN网络的效果(R=0.902,E=0.245)好于常规RNN网络的效果(R=0.863,E=0.361),这证明所提出的算法提高了出水TN的预测精度.
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| 关 键 词： | 污水处理过程 总氮预测 智能模型 循环神经网络 RNN) |
Prediction of Effluent Total Nitrogen Based on Novel Combined RNN Model |
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| XIA Wenze,FENG Xiao,WANG Zhe,QIAN Zhiming,LIU Jie,XU Xueqiao.Prediction of Effluent Total Nitrogen Based on Novel Combined RNN Model[J].Water Purifcation Technology,2021,40(8):107-113. |
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| Authors: | XIA Wenze FENG Xiao WANG Zhe QIAN Zhiming LIU Jie XU Xueqiao |
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