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基于神经计算学的污水水质软测量研究

冉维丽  
【摘要】:摘 要 污水处理过程的生产条件恶劣,随机干扰严重,具有强非线性、时变、大滞 后等特点,难以建立精确的数学模型,且关键水质参数无法在线监测,是一类典 型的复杂过程。针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,本论文 研究了基于神经计算学的污水水质软测量方法。主要内容包括: 1. 建立基于 BP 神经网络的污水水质软测量模型。对比标准 BP 算法,动量梯度 下降反向传播算法,自适应学习速率梯度下降反向传播算法,自适应学习速率动 量梯度下降反向传播算法,仿真研究结果表明:自适应学习速率动量梯度下降反 相传播算法在收敛精度,收敛速度上明显高于其它三种BP算法,可用于建立BOD 软测量模型。 2. 提出了一种新的软测量方法—基于 GABP 神经网络的污水水质软测量模型。 GABP 算法是用遗传算法来优化神经网络权值,其中采用自适应学习速率动量梯 度下降算法对神经网络进行训练,计算适应度函数,最后对优化权值后的网络进 行训练。仿真研究结果表明:与标准 BP 算法、改进 BP 算法相比,GABP 算法 具有收敛速度快、收敛精度高、稳定性好等特点。 3. 提出了一种基于 PCA 时间延迟神经网络的污水水质 BOD 的在线预测方法。其 中主元分析 PCA 实现过程变量的降维和去相关,实现辅助变量的精选,从而达到 简化神经网络输入的目的。时间延迟神经网络通过在网络中引入记忆功能,建立 动态神经网络模型映射停留时间的变化。软测量模型的在线校正采用短期学习和 长期学习相结合的方法,提高了模型对过程动态变化的适应能力进而提高软测量 模型的预测精度。仿真结果表明该软测量模型具有较好稳定性、实时性、精度高 的特点。 基于神经计算学的污水水质软测量方法,不仅有助于实现污水处理过程实时 闭环控制,而且对于其它复杂过程的优化控制也有积极影响。


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