污水处理过程COD指标集成软测量模型

【摘要】：针对污水处理过程中水质参数COD指标难以在线检测的问题,提出一种基于分布式改进BP神经网络和灰色预测的COD指标集成软测量模型。为反映污水处理过程的不同工况,采用满意聚类算法对数据样本进行聚类处理,将数据样本划分为若干个子样本集,利用改进BP神经网络方法分别为每个子样本集建立预测模型,计算当前输入数据与各个聚类中心的欧式距离,将欧式距离较小的部分预测模型的输出进行综合,得到分布式神经网络的COD指标预估值;为反映COD指标的时间相关性,基于COD指标历史数据采用改进灰色预测建模方法计算得到当前时刻COD指标的预估值;采用动态加权方法将获得两个COD指标预估值进行加权集成。仿真实验表明,集成软测量模型具有较好的预测性能,可以满足污水处理过程COD指标实时检测的精度要求。 【作者单位】： 湖南科技职业学院电子信息系;
【关键词】： 污水处理过程 化学需氧量(COD)指标 分布式改进BP神经网络 灰色预测 集成软测量模型 动态加权方法
【分类号】：TP274
【正文快照】： 1引言随着城市经济的快速发展,工业废水和城市生活污水的排放总量越来越大,水环境恶化、水资源短缺已成为全人类共同关注的世界性问题。以改善水资源为目的的污水处理厂对于城市污水治理起着举足轻重的作用。在污水处理中,化学需氧量COD(Chem-2012,48(17)Computer Engineering

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