基于递归高阶神经网络的污水处理系统建模

【摘要】：针对污水处理过程的多变量、非线性、大滞后和强耦合的特点,利用递归高阶神经网络对污水处理过程关键水质参数——化学需氧量、生化需氧量、悬浮固体和氨氮——进行建模.对污水处理厂生化反应过程实际运行数据的实验表明所提出的建模方法是有效的,同时与前馈神经网络建模和一阶递归神经网络建模相比较,结果显示递归高阶神经网络建模具有更高的精确性. 【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 递归高阶神经网络 滤波
【基金】：国家863计划资助项目(2009AA04Z155,2007AA04Z160) 北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目(PHR(IHLB)201006103)
【分类号】：TP183
【正文快照】： l引言(Introduction)随着科技创新与工业进步，人们在推动经济发展和创造财富的同时，水资源的消耗和污染越来越严重，污水处理成为解决水资源危机的关键手段之一但由于污水处理过程中进水流量、进水成分、污染物浓度、天气变化等参量都是被动接受的，污泥活性受溶解氧浓度、

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