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乔俊飞 (乔俊飞.) (学者:乔俊飞) | 马士杰 (马士杰.) | 许进超 (许进超.)

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摘要:

针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮.首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据.其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,完成出水氨氮软测量模型的设计.最后,将提出的出水氨氮软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于递归RBF神经网络的软测量方法能够实现出水氨氮的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于递归RBF神经网络的软测量方法具有较好的预测精度.

关键词:

氨氮预测 软测量 递归RBF神经网络

作者机构:

  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学
  • [ 2 ] [马士杰]计算智能与智能系统,北京市重点实验室,北京100124
  • [ 3 ] [许进超]北京工业大学

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来源 :

计算机与应用化学

ISSN: 1001-4160

年份: 2017

期: 2

卷: 34

页码: 145-151

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