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基于多神经网络的污水氨氮预测模型

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:1
摘 要:针对污水生化处理过程的非线性、大滞后等特点,建立了一种基于多神经网络的出水水质预测模型.通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用神经网络建立子模型;各个子模型的预测输出通过主
  • 【题 名】基于多神经网络的污水氨氮预测模型
  • 【作 者】余伟 罗飞 杨红 许玉格
  • 【机 构】华南理工大学自动化科学与工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2010年 第12期 79-83页 共5页
  • 【关键词】神经网络 建模 污水处理 反馈 减聚类 主元递归
  • 【文 摘】针对污水生化处理过程的非线性、大滞后等特点,建立了一种基于多神经网络的出水水质预测模型.通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用神经网络建立子模型;各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接以解决子模型相互之间的严重相关问题,从而提高了模型的精度和鲁棒性;同时,应用改进目标函数以提高对偏高值的建模精度,采用加权反馈校正以提高模型的泛化能力.将该方法应用于某污水处理厂出水氨氮指标的预测,结果验证了模型的有效性.
 
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  • (1) 神经网络,建模,污水处理,反馈,减聚类,主元递归
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