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基于小波神经网络的污水处理厂出水水质预测

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 13:21:19
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基于小波神经网络的污水处理厂出水水质预测【摘要】:在分析传统污水处理厂出水水质预测方法的基础上,提出一种核主元分析和小波神经网洛相结合的预测新方法。首先利用核主元分析实现输入变量的

【摘要】:在分析传统污水处理厂出水水质预测方法的基础上,提出一种核主元分析和小波神经网洛相结合的预测新方法。首先利用核主元分析实现输入变量的降维和去相关,然后运用小波神经网络建立预测模型。采用统计学理论的中的结构风险最小化原则为目标来训练网络的结构,采用自适应正交最小二乘法来训练网络权值,该方法最大限度地保证了网络的泛化能力。实验结果表明,该预测模型具有预测精度高,使用方便等优点。 【作者单位】: 江南大学通信与控制工程学院 江南大学通信与控制工程学院 江南大学通信与控制工程学院
【关键词】小波神经网络 出水水质 KPCA核主元分析 结构风险最小化
【基金】:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60674026)。
【分类号】:X703;TP183
【正文快照】: 1前言目前,大多数城市污水生活处理厂广泛采用活性污泥法污水处理工艺。迄今为止,最为成功的活性污泥模型是1986年由IAWPRC(现在的IAWQ)的污水生物处理数学模型任务组开发的活性污泥1号模型(ASM1)和2号模型(ASM2)[1]。虽然两种模型在稳态条件下具有对工艺动力学状态优良的预

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