基于IHPSO算法的污水处理过程集成神经网络软测量模型

【摘要】：针对污水处理过程关键水质参数的测量问题,提出了一种基于改进混合粒子群算法的集成神经网络软测量方法.本方法利用出水关键水质参数(出水COD,出水BOD,出水TN,出水TP)之间的耦合关系,建立了基于集成前馈神经网络的软测量模型.同时利用改进的粒子群算法对集成神经网络进行训练,该训练算法具有较高的精度,能够建立有效的污水处理过程软测量模型.仿真结果表明,基于该算法的污水处理过程集成神经网络软测量模型能够准确地测量出水关键水质参数,测量精度较高. 【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 污水处理过程 集成神经网络 改进粒子群算法 关键参数测量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61034008,61203099) 北京市自然科学基金资助项目(4122006) 教育部博士点新教师基金资助项目(20121103120020)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1引言近年来我国经济发展迅速,但同时也伴随着日益严重的水污染问题,为了维持经济的可持续发展,必须刻不容缓地改善我国水污染现状.然而污水生物处理过程机理复杂,为获得更好的出水水质,使污水处理系统处于良好的运行工况,必须及时获得污水处理系统中重要水质参数.出水化学需

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