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杨壮 (杨壮.) | 武利 (武利.) | 乔俊飞 (乔俊飞.)

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

针对测量污水环境水参数化学需氧量(COD)难于测量的问题,提出了基于径向基网络的灰度理论预测模型(GM-RBF),对化学需氧量进行预测.利用灰度理论能对系统行为的发展变化进行预测的特点,结合径向基神经网络的高精度逼近能力,提高了预测模型的精度.研究了对污水处理过程关键水质参数的建模预测,实验证明该模型能以较高精度对COD进行预测,预测值最接近真实值,提供了可靠的COD参数值.

Keyword:

化学需氧量 灰度预测 RBF神经网络 软测量

Author Community:

  • [ 1 ] [杨壮]北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100022
  • [ 2 ] [武利]北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100022
  • [ 3 ] [乔俊飞]北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100022

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Source :

控制工程

ISSN: 1671-7848

Year: 2019

Issue: 9

Volume: 26

Page: 1728-1732

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