改进Elman网络的污水处理过程建模

【摘要】：污水处理过程具有多变量、非线性、大滞后和强耦合的特点,建立精确的数学模型十分困难,为了精确的描述污水处理过程,本文将1种改进型的递归神经网络应用在污水处理过程建模中,建立了污水处理过程关键水质参数的智能模型。Elman网络作为1种动态神经网络,网络的动态特性可以很好的反映系统的内部动力学特征,但是标准的Elman网络只对隐含层的输出进行了反馈,并且只反馈给了隐含层的输入,反馈信息较少。针对此问题,本文提出1种改进型的Elman网络(OAF Elman网络),增加了输出层的反馈信息,将反馈信息既传给隐含层输入又传给输出层的输入,同时将隐含层的反馈也作为输入层的输入,使网络的输出包含更多的输入信息,能够更好的反映系统的时变、非线性等特征。采集污水处理厂生化反应过程实际运行数据,取对COD影响较大的MLVSS、进水COD、pH值、氨氮4个种指标作为递归神经网络模型的输入,对污水出水的关键水质参数COD进行建模,网络的训练误差达到0.011,测试误差达到0.4875。实验结果表明:与传统的Elman网络和其他几种改进型的Elman网络相比,本文提出的OAF Elman网络具有更丰富的动力学特性,建立的污水处理模型达到了较高精度。 【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 全反馈Elman网络 建模
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61034008)
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 1引言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。但是由于污水处理过程多变量、非线性、大滞后和强祸合的特点，精确表述控制变量与控制目标之间的关系十分困难。国际水质协会

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