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乔俊飞 (乔俊飞.) (Scholars:乔俊飞) | 李瑞祥 (李瑞祥.) | 柴伟 (柴伟.) | 韩红桂 (韩红桂.) (Scholars:韩红桂)

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

针对污水处理过程具有非线性的特点,建立基于PSO-ESN神经网络的污水处理软测量模型,来对于污水处理关键水质参数BOD(Biochemical Oxygen Demand)进行预测.由于回声状态网络(Echo State Network,ESN)学习算法无法有效解决高维矩阵训练不可逆,采用基于粒子群优化算法对于回声状态神经网络输出权重进行训练,进而有效解决回声状态网络病态解的问题.仿真结果证明,所设计的基于关键水质参数生化需氧量(BOD)软测量模型,其应用在污水处理关键水质参数预测的有效性,且该软测量模型具有较高测量精度.

Keyword:

软测量模型 粒子群优化算法 生化需氧量 污水处理工程 回声状态网络

Author Community:

  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学
  • [ 2 ] [李瑞祥]北京工业大学
  • [ 3 ] [柴伟]北京工业大学
  • [ 4 ] [韩红桂]北京工业大学

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Source :

控制工程

ISSN: 1671-7848

Year: 2016

Issue: 4

Volume: 23

Page: 463-467

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