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Soft measurement model of ring's dimensions for vertical hot ring rolling process using neural networks optimized by genetic algorithm 被引量:2
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作者 汪小凯 华林 +3 位作者 汪晓旋 梅雪松 朱乾浩 戴玉同 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期17-29,共13页
Vertical hot ring rolling(VHRR) process has the characteristics of nonlinearity,time-variation and being susceptible to disturbance.Furthermore,the ring's growth is quite fast within a short time,and the rolled ri... Vertical hot ring rolling(VHRR) process has the characteristics of nonlinearity,time-variation and being susceptible to disturbance.Furthermore,the ring's growth is quite fast within a short time,and the rolled ring's position is asymmetrical.All of these cause that the ring's dimensions cannot be measured directly.Through analyzing the relationships among the dimensions of ring blanks,the positions of rolls and the ring's inner and outer diameter,the soft measurement model of ring's dimensions is established based on the radial basis function neural network(RBFNN).A mass of data samples are obtained from VHRR finite element(FE) simulations to train and test the soft measurement NN model,and the model's structure parameters are deduced and optimized by genetic algorithm(GA).Finally,the soft measurement system of ring's dimensions is established and validated by the VHRR experiments.The ring's dimensions were measured artificially and calculated by the soft measurement NN model.The results show that the calculation values of GA-RBFNN model are close to the artificial measurement data.In addition,the calculation accuracy of GA-RBFNN model is higher than that of RBFNN model.The research results suggest that the soft measurement NN model has high precision and flexibility.The research can provide practical methods and theoretical guidance for the accurate measurement of VHRR process. 展开更多
关键词 vertical hot ring rolling dimension precision soft measurement model artificial neural network genetic algorithm
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基于变量选择和POA-NARX的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型
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作者 赵征 梁磊 刘赛恒 《动力工程学报》 北大核心 2025年第4期592-601,共10页
针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NO_(x)浓度因素多以及无法及时准确测量出口NO_(x)浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态... 针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NO_(x)浓度因素多以及无法及时准确测量出口NO_(x)浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型。通过机理分析SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度的影响因素,初筛特征变量;利用改进的快速相关过滤(FCBF)算法选择高相关变量,去除强冗余的变量;再利用数据趋势分析法和互信息算法进行迟延估计;最后利用鹈鹕优化算法确定最佳系统变量阶次,建立SNCR脱硝系统出口NO_(x)浓度动态软测量模型。实验结果表明:经过变量筛选和时滞分析的NARX动态模型准确性显著提升;POA-NARX模型的预测效果明显优于其他他软测量模型。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 SNCR 快速相关过滤算法 NARX神经网络 鹈鹕优化算法 软测量
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基于WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量 被引量:1
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作者 梁伟平 薛文雅 +2 位作者 马靖宁 陈联宏 许洪滨 《控制工程》 北大核心 2025年第2期201-207,共7页
主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,... 主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,根据相关性分析筛选相关变量;再通过WOA优化Elman神经网络参数;最后,建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。结果表明,与其他经典软测量模型相比,建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度更高,误差更小,能够有效地应用于主蒸汽流量软测量中。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽流量 软测量 ELMAN神经网络 鲸鱼优化算法
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基于优化的多输出神经网络预测软弱土压缩和回弹指数研究
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作者 陈凯 林军 +1 位作者 聂利青 段伟 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期130-145,共16页
软弱土的压缩指数C_(c)和回弹指数C_(s)是计算土体沉降和回弹的重要参数,采用机器学习算法可高效预测C_(c)和C_(s),减少室内试验周期和费用。引入孔压静力触探(CPTU)原位测试数据,利用土类指数I_(c)量化土层信息,融合室内试验和原位测... 软弱土的压缩指数C_(c)和回弹指数C_(s)是计算土体沉降和回弹的重要参数,采用机器学习算法可高效预测C_(c)和C_(s),减少室内试验周期和费用。引入孔压静力触探(CPTU)原位测试数据,利用土类指数I_(c)量化土层信息,融合室内试验和原位测试数据,改进遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN),实现多输出功能,同时预测C_(c)和C_(s)。通过相关性分析,确定多输出GA-BPNN模型输入参数,利用TC 304标准场地数据库,将预测结果与多输出BPNN模型、单输出GA-BPNN模型比较,进而验证多输出GA-BPNN模型能效,并获得预训练模型参数。在南京有限场地数据条件下,进一步讨论多输出GA-BPNN模型的优越性,分析预训练、原位测试数据对模型效果的影响,最后进行敏感性分析。结果表明,利用标准场地数据获得预训练多输出GA-BPNN模型,在有限数据条件下,可有效预测C_(c)和C_(s);加入原位测试数据的的GA-BPNN模型预测C_(c)(R^(2)=0.96)和C_(s)(R^(2)=0.97)精确度较高,预测结果更加接近实测值,预测结果相关性与已有研究保持一致。通过预训练的多输出GA-BPNN模型,可在有限场地数据条件下,快速准确预测软弱土的C_(c)和C_(s),对工程实践中的多元参数预测具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 压缩指数 回弹指数 多输出 优化神经网络 GA-BPNN模型 软弱土
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基于优化特征选择的污水处理过程BOD神经网络软测量模型
5
作者 杜先君 柴俊伟 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期85-91,共7页
针对污水处理过程中出水生化需氧量(BOD)难以在线准确测量的问题,提出一种基于随机森林(RF)重要性评估与改进海鸥算法(ISOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的软测量方法对出水BOD进行预测.利用随机森林算法对影响出水BOD的预测因... 针对污水处理过程中出水生化需氧量(BOD)难以在线准确测量的问题,提出一种基于随机森林(RF)重要性评估与改进海鸥算法(ISOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的软测量方法对出水BOD进行预测.利用随机森林算法对影响出水BOD的预测因子进行重要性评估,筛选出重要性评分较高的预测因子作为软测量模型的输入变量;设计一种基于改进海鸥优化算法(ISOA)优化LSTM网络的软测量模型,引入混沌映射与新的搜索机制克服海鸥优化算法多样性差、易陷入局部最优等问题,利用改进的海鸥优化算法对LSTM网络的迭代次数、隐含层节点数、初始学习率、学习率下降因子4个超参数进行优化.将软测量模型运用于实际污水处理过程,结果表明:经随机森林筛选变量以及改进海鸥算法优化之后,模型预测误差变小,预测精度有明显提高,能够实现对出水BOD的精准预测. 展开更多
关键词 软测量模型 LSTM神经网络 特征选择 ISOA 出水BOD
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柴油/天然气船用双燃料低速机甲烷逃逸浓度软测量
6
作者 赵国旭 胡磊 +1 位作者 余永华 侍晓冬 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期102-108,共7页
为消除甲烷逃逸浓度软测量过程中测试参数之间延迟对软测量实时性和精度的影响,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和互信息(mutual information,MI)的船用双燃料低速机甲烷逃逸浓度软测量方法。首先,利用互... 为消除甲烷逃逸浓度软测量过程中测试参数之间延迟对软测量实时性和精度的影响,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和互信息(mutual information,MI)的船用双燃料低速机甲烷逃逸浓度软测量方法。首先,利用互信息进行辅助变量筛选和变量时间延迟的计算;将预处理后的数据导入LSTM模型来预测甲烷逃逸浓度;最后使用某低速双燃料机甲烷逃逸治理系统的历史数据进行模型性能的验证。结果表明:基于LSTM和互信息的软测量模型具有较好的预测能力,为船舶双燃料低速机甲烷逃逸浓度的监测提供了一种有效参考方法。 展开更多
关键词 长短时记忆神经网络 互信息 软测量 甲烷逃逸 双燃料发动机
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联合度量指标损失和U-Net的文档图像二值化 被引量:2
7
作者 张晶 周稻祥 +1 位作者 吴永飞 冯姝 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2400-2406,共7页
当前深度神经网络模型在图像分割时均采用交叉熵做训练损失函数,当损失值变小时评价指标不一定变得更优。为解决上述缺陷,提出一种基于度量指标损失的U-Net网络模型。由于错误接受率和错误拒绝率变小时度量指标F-Mea-sure会上升,因此构... 当前深度神经网络模型在图像分割时均采用交叉熵做训练损失函数,当损失值变小时评价指标不一定变得更优。为解决上述缺陷,提出一种基于度量指标损失的U-Net网络模型。由于错误接受率和错误拒绝率变小时度量指标F-Mea-sure会上升,因此构建半错误率损失函数。采用分治策略,将文档图像分割成固定大小的图像块,分别进行二值化。在文档图像竞赛数据集上进行大量对比实验,实验结果表明,该方法相比原始U-Net,在4个度量指标上均有提升,二值化结果图像的文字连通性更好、噪声更少。 展开更多
关键词 文档图像二值化 卷积神经网络 交叉熵 度量指标损失 打印图像 手写图像 深度学习
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基于ODCGWO-Elman的生产线设备软测量模型
8
作者 宋佩林 崔振丰 +3 位作者 陆鹏 王清云 胡成威 李岩 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期155-161,共7页
由于设备本身的复杂多样性以及传感器应用范围和成本的限制,导致部分故障检测信息无法完整、准确获得。为解决上述问题,提出一种基于改进灰狼算法的Elman神经网络(ODCGWO-Elman)软测量模型,用于预测故障时间。该模型以Elman网络作为基... 由于设备本身的复杂多样性以及传感器应用范围和成本的限制,导致部分故障检测信息无法完整、准确获得。为解决上述问题,提出一种基于改进灰狼算法的Elman神经网络(ODCGWO-Elman)软测量模型,用于预测故障时间。该模型以Elman网络作为基础结构,将灰狼算法(GWO)与Elman网络结合,以克服网络因随机选取的权值和阈值不恰当对预测精度的影响,提高模型的学习能力和泛化性。同时,在灰狼算法中引入反向学习策略、基于余弦函数自适应的收敛因子和正则函数对其进行改进,提高灰狼算法的求解精度。实验结果表明:ODCGWO-Elman预测准确率为94.8%,相较于GWO-Elman和传统Elman网络,预测准确率分别提升了11.5%和22.3%,有效提升了设备故障预测的准确性。 展开更多
关键词 软测量 故障预测 ELMAN神经网络 灰狼算法
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基于动态模糊神经网络的出水含氮参数软测量方法
9
作者 蒙西 张寅 乔俊飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2383-2392,共10页
针对城市污水处理过程出水氨氮(NH_(4)^(+)-N)和出水总氮(TN)难以实时准确检测的问题,文中提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的出水含氮参数软测量方法.首先,采用自组织增删机制和快速二阶学习算法构建模糊神经网络(FNN),以快速获... 针对城市污水处理过程出水氨氮(NH_(4)^(+)-N)和出水总氮(TN)难以实时准确检测的问题,文中提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的出水含氮参数软测量方法.首先,采用自组织增删机制和快速二阶学习算法构建模糊神经网络(FNN),以快速获得结构精简的软测量模型;其次,引入自适应激活强度阈值设计FNN分级更新策略,确保软测量模型在非平稳环境下的预测精度;最后,通过基准仿真1号模型(BSM1)平台的数据验证了DFNN软测量方法的有效性,实验结果表明,所提出的方法能够实现出水NH_(4)^(+)-N和出水TN的在线精准检测. 展开更多
关键词 城市污水处理过程 模糊神经网络 分级更新 出水含氮量 软测量
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基于神经网络的污水处理指标软测量研究 被引量:22
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作者 管秋 王万良 +1 位作者 徐新黎 陈胜勇 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期156-158,共3页
污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法。该方法处理污水过程是一种典型的复杂动态生物反应工程系统,具有非线性、时变性、随机性和不确定性等特点,难以建立准确的数学模型。同时,该方法的污水处理指标在线测量仪表价格昂贵。为从工... 污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法。该方法处理污水过程是一种典型的复杂动态生物反应工程系统,具有非线性、时变性、随机性和不确定性等特点,难以建立准确的数学模型。同时,该方法的污水处理指标在线测量仪表价格昂贵。为从工程应用角度将人工神经网络软测量方法应用于污水水质指标的实时检测,分别建立BP神经网络和RBF神经网络污水指标软测量模型。仿真结果表明,建立的神经网络软测量模型能很好地实现污水处理指标的COD、BOD、N等参数的实时测量和估计,为污水指标的实时检测提供了新的思路。 展开更多
关键词 神经网络 污水指标 软测量 人工神经网络 污水处理厂 测量研究 序批式活性污泥法 软测量模型 RBF神经网络 BP神经网络
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过程神经元网络学习算法及软测量方法的研究 被引量:13
11
作者 刘载文 王正祥 +2 位作者 王小艺 杨斌 程志强 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1456-1459,共4页
研究输入输出以及连接权函数均可为时间函数的过程神经元网络(process neural network,PNN)的学习算法,在基本算法上增加基函数展开系数的规一化处理、权函数动量项调整项,提出学习率自适应调整方法和加速网络收敛速度的改进算法。将过... 研究输入输出以及连接权函数均可为时间函数的过程神经元网络(process neural network,PNN)的学习算法,在基本算法上增加基函数展开系数的规一化处理、权函数动量项调整项,提出学习率自适应调整方法和加速网络收敛速度的改进算法。将过程神经元网络引入到生产过程质量参数的软测量,研究基于正交基展开的过程神经元网络算法,通过分析原网络收敛速度慢等问题,对传统BP算法加以改进,实现了污水处理过程出水水质BOD的预测,仿真取得较好的结果,实践证明这是一种时变过程参数软测量的新方法。 展开更多
关键词 过程元神经网络 训练速度 算法研究 软测量 污水处理
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基于深层神经网络的多输出自适应软测量建模 被引量:17
12
作者 邱禹 刘乙奇 +1 位作者 吴菁 黄道平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期3101-3113,共13页
在污水处理运行过程中,多个重要的难测过程变量的存在,不仅妨碍了生产过程的监控,而且阻碍了过程控制策略的调整或优化。即使软测量模型得到合理的构建,在投入运行后仍然遭受性能的退化和同时带来的高昂的维护成本。此外,合适辅助变量... 在污水处理运行过程中,多个重要的难测过程变量的存在,不仅妨碍了生产过程的监控,而且阻碍了过程控制策略的调整或优化。即使软测量模型得到合理的构建,在投入运行后仍然遭受性能的退化和同时带来的高昂的维护成本。此外,合适辅助变量的选取直接影响后续建模的效果。因此,文中提出了一种基于深层神经网络的多输出自适应软测量模型,用于污水处理过程中多个目标变量的同步在线预测。其中,深层神经网络基于一种栈式自编码而构建,在极端复杂场景下具有优异的在线预测性能;并在建模中引入时差建模和变量重要性投影(VIP)这两种算法,以应对性能退化问题和实现辅助变量的精选。最后,通过一个实际案例对所提出模型进行验证。结果表明,所提出的软测量模型不仅具有较好的多输出预测性能,且在单目标预测结果上也有不错的表现。 展开更多
关键词 污水 软测量 神经网络 多输出 预测 时差建模 变量重要性投影
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基于Elman神经网络的城市污水处理水质参数软测量 被引量:11
13
作者 杨马英 周芳芹 李军 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期119-123,共5页
在介绍序批式活性污泥法(SBR)的城市生活污水处理工艺的基础上,针对反应过程所具有的多变量、非线性和动态复杂反应的特点,利用水质参数与多个过程可测参数间的关联关系,提出了基于Elman递归人工神经网络的水质参数软测量模型.以ORP,DO... 在介绍序批式活性污泥法(SBR)的城市生活污水处理工艺的基础上,针对反应过程所具有的多变量、非线性和动态复杂反应的特点,利用水质参数与多个过程可测参数间的关联关系,提出了基于Elman递归人工神经网络的水质参数软测量模型.以ORP,DO浓度和pH值作为输入参数,可实现对COD,NH3,TP水质参数的软测量.基于污水处理实验数据建立软测量模型,结果表明,上述软测量模型对污水处理水质指标COD,NH3,TP具有理想的预测效果. 展开更多
关键词 污水处理 软测量 神经网络
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基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法 被引量:21
14
作者 冉维丽 乔俊飞 《控制工程》 CSCD 2004年第3期212-215,共4页
针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量... 针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并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,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。 展开更多
关键词 PCA-GABP 神经网络 BOD 软测量 主元分析 PCA 遗传算法 GA 污水处理 水质在线监测
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磨音影响因素分析与磨机负荷检测方法综述 被引量:13
15
作者 杨志刚 张杰 李艳姣 《金属矿山》 CAS 北大核心 2015年第2期139-144,共6页
介绍了磨机负荷与磨音、磨机电流的关系,简述了球磨机的发声机理,分析了球磨机填充率、筒体转速以及钢球大小等因素对磨音的影响,归纳总结了近年来磨机负荷的检测方法:基于数学模型的软测量方法、磨音法、振动法、功率法、超声波方法和... 介绍了磨机负荷与磨音、磨机电流的关系,简述了球磨机的发声机理,分析了球磨机填充率、筒体转速以及钢球大小等因素对磨音的影响,归纳总结了近年来磨机负荷的检测方法:基于数学模型的软测量方法、磨音法、振动法、功率法、超声波方法和基于神经网络的方法。最后指出多种测量技术融合、采用在线软测量技术及提高磨音电耳的抗噪声性能将是今后磨机负荷的检测发展方向。 展开更多
关键词 磨机负荷 磨音 软测量 神经网络
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径向基函数神经网络在精馏塔软测量中的应用 被引量:6
16
作者 薄翠梅 张湜 +1 位作者 林锦国 戴庆成 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 2002年第3期82-86,共5页
精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,具有很强的非线性和时变性 ,故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制 ,因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型 ,将软... 精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,具有很强的非线性和时变性 ,故很难进行机理建模分析或常规在线实时控制 ,因而提出一种基于径向基函数神经网络的优化控制方案。通过利用径向基函数神经网络建立精馏塔产品质量的软测量模型 ,将软测量结果与现场数据比较 ,表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果 。 展开更多
关键词 精馏塔 径向基函数神经网络 软测量 化工过程 优化控制 分离设备
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基于聚类的超闭球CMAC混煤燃烧污染物析出软测量模型 被引量:6
17
作者 李慧 段培永 +1 位作者 王桂荣 魏建平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1119-1125,共7页
针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,基于模糊聚类提出一种改进的超闭球CMAC神经网络算法,用于电站锅炉混煤燃烧污染物析出软测量模型的建立。以电站锅炉实际运行工况的煤质特性数据和炉内燃烧条件为输入... 针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,基于模糊聚类提出一种改进的超闭球CMAC神经网络算法,用于电站锅炉混煤燃烧污染物析出软测量模型的建立。以电站锅炉实际运行工况的煤质特性数据和炉内燃烧条件为输入参数,通过软测量实现大型电站锅炉混煤燃烧硫、氮污染物生成浓度的精确预估和在线测量,用于指导电厂运行人员进行锅炉燃烧调整,以控制污染物的超标排放。与超闭球CMAC算法比较,提出的改进算法可以大大降低高维神经网络节点数并提高神经网络软测量精度,实验结果表明该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 燃烧 污染物析出 CMAC神经网络 软测量 学习 混煤
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神经元网络软测量技术的研究进展 被引量:15
18
作者 王宁会 刘敏 《控制工程》 CSCD 2003年第1期15-17,61,共4页
讨论了近年来神经网络软测量技术的一些研究新进展 ,并介绍了其与控制技术、计算机通信、虚拟仪器及www结合的应用实例。目前 ,在构造软仪表方面 ,成功地应用于实际生产过程中的神经网络主要有前向BP网络和RBF网络 ,此外还有融合模糊技... 讨论了近年来神经网络软测量技术的一些研究新进展 ,并介绍了其与控制技术、计算机通信、虚拟仪器及www结合的应用实例。目前 ,在构造软仪表方面 ,成功地应用于实际生产过程中的神经网络主要有前向BP网络和RBF网络 ,此外还有融合模糊技术的神经网络算法。数据处理仍是一个十分重要的问题 ,此外 ,现有的在线校正方法十分有限 ,应发展更多更新的方法以适应复杂工业系统控制的要求。同时 ,将软测量技术与系统调优结合起来 ,变开环指导为闭环控制 ,使其有更广泛的应用推广。 展开更多
关键词 神经元网络 软测量 过程控制 人工神经网络 学习算法
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基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法 被引量:7
19
作者 祁国强 刘载文 崔莉凤 《北京工商大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期36-38,共3页
为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.
关键词 RBF 人工神经网络 生活污水处理 软测量 出水水质
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基于ANN和LSSVR的造纸废水处理过程软测量建模 被引量:13
20
作者 汪瑶 徐亮 +3 位作者 殷文志 胡慕伊 黄明智 刘鸿斌 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期50-54,共5页
针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,将人工神经网络(ANN)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)分别用于造纸废水处理过程中的软测量建模,实现造纸废水处理过程中出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度的预测。ANN采用误差反... 针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,将人工神经网络(ANN)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)分别用于造纸废水处理过程中的软测量建模,实现造纸废水处理过程中出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度的预测。ANN采用误差反向传播算法建模,LSSVR通过粒子群优化算法进行模型参数优化。结果表明,与ANN模型预测结果相比,LSSVR模型预测结果的均方根误差降低了50%以上,相关系数提高了近10%,表明LSSVR模型在造纸废水处理过程中的预测精度高于ANN模型。 展开更多
关键词 人工神经网络 最小二乘支持向量回归 造纸废水处理 软测量建模 粒子群优化算法
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