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污水处理过程智能优化控制技术

2017-12-05 09:32来源:中宜环科环保产业研究作者:岳伟鑫整理关键词:污水处理厂污水处理系统活性污泥模型收藏点赞

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BP神经网络模型

BP网络具有很强的非线性映射能力,具有单隐层和相应数量节点,且激励函数为Sigmoid型的BP网络可以任意精度逼近任何非线性函数关系。但BP网络存在训练时间长、收敛速度慢、局部最小的问题。

RBF神经网络模型

RBF网络训练方法快,拟和误差小。

过程神经网络模型

污水处理过程智能优化控制技术

污水处理过程所有参数都是与时间相关的,建立一个神经网络如果输入量较多,计算量也比较大,可以通过主流的分析确定主量的几个因素,确定以后通过建立神经网络模拟污水处理的整个过程,这是测量模型建立的基本流程。

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下面是一个误差曲线,开始训练时,数据模型输出和实际值的误差较大,但是通过多次训练以后,误差会越来越小,说明数据模拟逼近了真实的系统模型。

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以BOD为例,经过几个参数的测试后,越来越接近实际值,表明精度也在不断提高。这就解决了实际输出难测量、测量值存在误差、时间长等问题,因此用预测值能够实现污水处理过程闭环实时控制过程。

污水处理过程智能优化控制技术
原标题:刘载文:污水处理过程智能优化控制技术
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