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基于改进型PSO-BP神经网络的SVI软测量
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针对曝气池污泥体积指数(SVI)难于在线测量的情况,提出了一种基于改进型的BP神经网络对SVI软测量的模型,该模型利用改进粒子群优化算法对BP神经网络进行权值调整.为了提高BP神经网络的学习性能,使粒子群的惯性权值按照对数规律变化,同时引入自适应变异算子对局部最优的粒子进行变异,然后利用粗糙集理论消除冗余信息,得到输入变量.该模型对实际污水厂的SVI值进行软测量预测,并与其它软测量模型进行比较,结果表明了该软测量模型具有较好的精度.
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来源 ：
控制工程
ISSN： 1671-7848
年份： 2014
期： 6
卷： 21
页码： 873-877
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环境与生命学部 生命科学与生物工程学院
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