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基于PSOGA-WNN的废水处理系统软测量研究
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作者 刘煜辉 麦文杰 +3 位作者 李小勇 赵银中 何新忠 黄明智 《人民珠江》 2023年第8期1-7,共7页
为精确预测水质参数中SS_(eff)(出水SS)含量和COD_(eff)(出水COD)浓度,进一步完善水质预警机制,提出PSOGA-WNN的造纸废水出水水质软测量模型,以获取到的主要水质技术参数:COD_(inf)(进水COD)、Q(进水流量)、pH(进水pH)、SS_(inf)(进水SS... 为精确预测水质参数中SS_(eff)(出水SS)含量和COD_(eff)(出水COD)浓度,进一步完善水质预警机制,提出PSOGA-WNN的造纸废水出水水质软测量模型,以获取到的主要水质技术参数:COD_(inf)(进水COD)、Q(进水流量)、pH(进水pH)、SS_(inf)(进水SS)、T(进水温度)、DO(进水溶解氧)、COD_(eff)、SS_(eff)用于预测废水处理厂的废水质量。其中,将PSOGA-WNN的预测结果与PSO-WNN、GA-WNN以及PSOGA-BP的神经网络进行了比较。结果表明PSOGA-WNN神经网络的预测精度最高,这说明基于遗传算法和粒子群算法的PSOGA混合参数优化算法在优化模型预测精度方面具有明显的优越性,WNN神经网络在拟合程度以及误差精度上相比BP神经网络具有一定的优势,是有效的模拟预测手段。 展开更多
关键词 WNN神经网络 小波变换 软测量
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