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作者:

韩红桂 (韩红桂.) (学者:韩红桂) | 郭亚男 (郭亚男.) | 王丽丹 (王丽丹.)

摘要:

针对污水处理过程出水总磷(Total Phosphorus,TP)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(Recurrent RBF Neural Network,RRBFNN)的软测量方法。首先,提取与出水TP相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用RRBFNN建立主元变量与出水TP的蕴含关系,完成出水TP软测量方法的设计。最后,将提出的出水TP软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于RRBFNN的软测量方法能够实现出水TP的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于RRBFNN的软测量方法具有较好的预测精度。

关键词:

总磷预测 软测量 递归RBF神经网络

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学电子信息与控制工程学院
  • [ 2 ] 计算智能与智能系统北京市重点实验室

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年份: 2015

语种: 中文

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