【摘 要】
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为了提高对MBR膜通量的预测精度,采用模糊径向基函数（RBF）神经网络建立网络预测模型,并采用改进的粒子群（PSO）算法进行优化。采用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,
【基金项目】
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国家自然科学基金（51378350）,国家青年科学基金（50808130）
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为了提高对MBR膜通量的预测精度,采用模糊径向基函数（RBF）神经网络建立网络预测模型,并采用改进的粒子群（PSO）算法进行优化。采用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进的PSO算法对模糊RBF神经网络进行训练时,先利用改进PSO算法得到模糊RBF神经网络的初始权值和阈值,然后对其进行二次优化得到最终的权值和阈值。实验仿真结果表明：本文的这种方法,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够与膜通量的期望值更好的拟合,更好的预测膜通量。
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