基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法

论文摘要

污水处理是一个复杂的非线性过程,化学需氧量（chemical oxygen demand,COD）是评价污水处理效果的关键指标之一。COD的传统测量方法耗时长、成本高,基于传统神经网络的软测量方法提高了COD参数的测量速度但精度较差。针对这些问题,设计一种结合自组织特征映射（self-organizing map, SOM）和径向基函数（radial basis function, RBF）神经网络的COD参数软测量方法。该方法利用SOM网络聚类数据样本,根据所得聚类结果确定RBF网络的隐层节点数及节点的数据中心,综合提高RBF网络的收敛速度和拟合精度。利用污水处理厂部分水样数据建立COD软测量模型,模型仿真和硬件在线测试结果表明,相对于传统的BP、RBF等网络,基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法测量时间短、预测精度较高,具有较为广阔的应用前景。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 廉小亲,王俐伟,安飒,魏伟,刘载文

关键词: 化学需氧量,软测量,自组织特征映射,径向基函数网络,神经网络,模型,预测

来源: 化工学报 2019年09期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

单位: 北京工商大学计算机与信息工程学院,食品安全大数据技术北京市重点实验室

基金: 北京市自然科学基金北京市教委联合资助项目(KZ201810011012)

分类号: X703;TP183

页码: 3465-3472

总页数: 8

文件大小: 1261K

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