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基于Alopex进化算法和集成学习的多模态神经网络的污水反渗透过程建模
1
作者
周洋
梁聃
+2 位作者
汪恺
张艺蓝
贾立
《化工学报》
北大核心
2025年第4期1661-1670,共10页
面向污水反渗透给水预处理中超滤性能动态过程,提出一种基于训练质量的AdaBoost策略和基于Alopex进化算法的多模态神经网络机器学习方法。首先,构建了一类适用于任意分布的广义贝叶斯推断概率指标对超滤反渗透污水处理过程中过滤和反洗...
面向污水反渗透给水预处理中超滤性能动态过程,提出一种基于训练质量的AdaBoost策略和基于Alopex进化算法的多模态神经网络机器学习方法。首先,构建了一类适用于任意分布的广义贝叶斯推断概率指标对超滤反渗透污水处理过程中过滤和反洗等多模态状态进行分类,然后使用基于Alopex进化算法和基于分布的AdaBoost集成策略的神经网络算法针对每一个模态过程分别建模,最后利用构建的每个模态的基于广义贝叶斯推理的概率指标,将多模态的多个模型集成。为了验证所提方法的有效性,将该方法应用到美国某社区采集的两年数据集中,结果表明该方法对膜阻力和反洗效率具有很好的预测性能,能够很好地预测预期水质变化性能。
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关键词
超滤反渗透过程
反
冲洗效率
水力膜阻力
反
向传播神经网络
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职称材料
题名
基于Alopex进化算法和集成学习的多模态神经网络的污水反渗透过程建模
1
作者
周洋
梁聃
汪恺
张艺蓝
贾立
机构
上海大学电机工程与自动化学院自动化系
西南技术物理研究所
出处
《化工学报》
北大核心
2025年第4期1661-1670,共10页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(62303296)
国家自然科学基金项目(61773251)。
文摘
面向污水反渗透给水预处理中超滤性能动态过程,提出一种基于训练质量的AdaBoost策略和基于Alopex进化算法的多模态神经网络机器学习方法。首先,构建了一类适用于任意分布的广义贝叶斯推断概率指标对超滤反渗透污水处理过程中过滤和反洗等多模态状态进行分类,然后使用基于Alopex进化算法和基于分布的AdaBoost集成策略的神经网络算法针对每一个模态过程分别建模,最后利用构建的每个模态的基于广义贝叶斯推理的概率指标,将多模态的多个模型集成。为了验证所提方法的有效性,将该方法应用到美国某社区采集的两年数据集中,结果表明该方法对膜阻力和反洗效率具有很好的预测性能,能够很好地预测预期水质变化性能。
关键词
超滤反渗透过程
反
冲洗效率
水力膜阻力
反
向传播神经网络
Keywords
ultrafiltration RO feed pre-treatment
backwash efficiency
hydraulic membrane resistance
back propagation neural network
分类号
O242 [理学—计算数学]
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作者
出处
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1
基于Alopex进化算法和集成学习的多模态神经网络的污水反渗透过程建模
周洋
梁聃
汪恺
张艺蓝
贾立
《化工学报》
北大核心
2025
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