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题名污水处理过程COD指标集成软测量模型
被引量：2
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作者
宋剑杰
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机构
湖南科技职业学院电子信息系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第17期243-248,共6页
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文摘
针对污水处理过程中水质参数COD指标难以在线检测的问题,提出一种基于分布式改进BP神经网络和灰色预测的COD指标集成软测量模型。为反映污水处理过程的不同工况,采用满意聚类算法对数据样本进行聚类处理,将数据样本划分为若干个子样本集,利用改进BP神经网络方法分别为每个子样本集建立预测模型,计算当前输入数据与各个聚类中心的欧式距离,将欧式距离较小的部分预测模型的输出进行综合,得到分布式神经网络的COD指标预估值;为反映COD指标的时间相关性,基于COD指标历史数据采用改进灰色预测建模方法计算得到当前时刻COD指标的预估值;采用动态加权方法将获得两个COD指标预估值进行加权集成。仿真实验表明,集成软测量模型具有较好的预测性能,可以满足污水处理过程COD指标实时检测的精度要求。
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关键词
污水处理过程
化学需氧量(COD)指标
分布式改进BP神经网络
灰色预测
集成软测量模型
动态加
权方法
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Keywords
wastewater treatment process
Chemical Oxygen Demand （COD） index
distributed improved BP neuralnetwork
grey prediction
integrated soft-sensing model
dynamic weighted method
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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