基于CSO优化模糊神经网络的污水处理出水COD预测模型

针对污水处理的非线性系统，为了能够有效预测出水化学需氧量（COD）。提出了一种基于鸡群算法（CSO）算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型；之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数，弥补预测模型容易陷入局部极小值的缺点，使模糊神经网络的预测精度有了明显提高。最后用MATLAB平台进行仿真实验，仿真结果清晰表明，改进型模糊神经网络预测模型具有很好的自适应性和鲁棒性，提高了COD预测精度和预测效果，能够满足实际污水处理的测量需求，具有一定的研究价值。