【摘 要】
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针对污水处理运行过程的重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的多变量软测量方
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院; 计算智能与智能系统北京市重点实验室; 数字社区教育部工程研究中心; 城市轨道交通北京实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61533002,61225016);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020,20131103110016);北京市教委项目(KM201410005001,KZ201410005002);北京市朝阳区博士后资助项目(2014ZZ-05);北京市朝阳
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针对污水处理运行过程的重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的多变量软测量方法。首先,利用主元分析法对污水处理过程运行数据进行分析,获得TP和NH4-N的相关主元变量;其次,设计了一种基于模糊神经网络的多输入多输出软测量方法,利用自适应二阶算法对模型参数进行调整,提高了软测量方法的精度;最后,将设计的软测量方法进行封装,并将其应用于污水处理过程中试平台。实验结果表明:基于模糊神经网络的软测量方法能够同时实现TP和NH4-N的实时测量,并且具有较好的测量精度。
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