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基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型
被引量：
15
1
作者
胡康
万金泉
+2 位作者
马邕文
黄明智
王艳
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期260-267,共8页
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)...
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.
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关键词
自适应模糊人工神经网络
自适应模糊C均值聚类算法
污水处理
氨氮去除
厌氧/缺氧/好氧污水处理系统
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职称材料
题名
基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型
被引量：
15
1
作者
胡康
万金泉
马邕文
黄明智
王艳
机构
华南理工大学
制浆造纸国家
重点
实验室
华南理工大学
环境科学与工程学院
华南理工大学教育部工业聚集区污染控制与生态修复重点实验室
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期260-267,共8页
基金
广东省节能减排重大专项(2008A080800003)
广东省自然科学基金(2011040000389)
文摘
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.
关键词
自适应模糊人工神经网络
自适应模糊C均值聚类算法
污水处理
氨氮去除
厌氧/缺氧/好氧污水处理系统
Keywords
adaptive network based fuzzy inference system（ANFIS）
self-adapted fuzzy c-means clustering algorithm
wastewater treatment
ammonia removal
anaerobic/anoxic/oxic（A2/O） system
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型
胡康
万金泉
马邕文
黄明智
王艳
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
15
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