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柴伟 (柴伟.) | 纪镐南 (纪镐南.)

收录:

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摘要:

生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向基函数神经网络的逼近能力,将其用于污水处理出水BOD软测量建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述.在污水处理系统运行过程中,所建立好的软测量模型可以预测出水BOD的上下界.此外,建立多个软测量模型,并将多模型测量结果进行融合以降低单一模型所给结果的保守性.实验结果表明本文方法的有效性.

关键词:

区间预测 径向基函数神经网络 污水处理 软测量 集员辨识

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部自动化学院
  • [ 2 ] 计算智能与智能系统北京市重点实验室(北京工业大学)
  • [ 3 ] 数字社区教育部工程研究中心(北京工业大学)

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来源 :

哈尔滨工业大学学报

年份: 2018

期: 02

卷: 50

页码: 71-76

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