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本发明提出一种基于知识的鲁棒型出水氨氮软测量方法，属于污水处理领域。由于城市污水处理过程机理复杂、不确定干扰严重，当前出水氨氮浓度检测困难且难以建立精确的数学模型，迫切需要研究一种鲁棒型软测量方法。本发明利用基于建模误差概率密度函数分布的模糊神经网络建立了出水氨氮浓度的软测量模型：首先构建基于建模误差概率密度函数分布的鲁棒性准则；然后基于自适应梯度下降算法调整模糊神经网络的参数，直到模型满足处理信息的需求。本发明实现对出水氨氮浓度的准确测量，有助于提升城市污水处理过程出水氨氮浓度的监控水平，是污水处理过程稳定、高效运行的必要保障。
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