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污水处理出水BOD区间预测建模
被引量：
8
1
作者
柴伟
纪镐南
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期71-76,共6页
生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向...
生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向基函数神经网络的逼近能力,将其用于污水处理出水BOD软测量建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述.在污水处理系统运行过程中,所建立好的软测量模型可以预测出水BOD的上下界.此外,建立多个软测量模型,并将多模型测量结果进行融合以降低单一模型所给结果的保守性.实验结果表明本文方法的有效性.
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关键词
软测量
污水处理
径向基函数神经网络
集员辨识
区间预测
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职称材料
题名
污水处理出水BOD区间预测建模
被引量：
8
1
作者
柴伟
纪镐南
机构
北京工业大学
信息学部自动化学院
计算
智能与
智能
系统
北京市
重点
实验室
(
北京工业大学
)
数字社区教育部工程研究中心(
北京工业大学
)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期71-76,共6页
基金
北京市自然科学基金(4144067)
文摘
生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向基函数神经网络的逼近能力,将其用于污水处理出水BOD软测量建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述.在污水处理系统运行过程中,所建立好的软测量模型可以预测出水BOD的上下界.此外,建立多个软测量模型,并将多模型测量结果进行融合以降低单一模型所给结果的保守性.实验结果表明本文方法的有效性.
关键词
软测量
污水处理
径向基函数神经网络
集员辨识
区间预测
Keywords
soft measurement
wastewater treatment
radial basic function neural network
set membershipidentification
interval prediction
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
污水处理出水BOD区间预测建模
柴伟
纪镐南
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
8
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