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摘要:
利用共轭梯度学习算法改善了BP神经网络的性能,并提出四层BP网络用于污水处理过程水质指标的建模和模拟,在一定程度上避免了采用负梯度方向学习算法收敛速度慢和易陷于局部极小点的缺点,提高了模型的精度,在处理大量数据和在线控制时显得尤为重要;利用改进后的BP网络对某污水处理厂的进出水水质建立了MIMO和MISO模型,并进行了对比和评价分析.
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文献信息
篇名 基于改进BP网络与MISO模型的污水系统建模
来源期刊 水处理技术 学科 地球科学
关键词 污水处理 建模 神经网络 优化与控制
年,卷(期) 2005,(10) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 21-24
页数 4页 分类号 X703
字数 4159字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3770.2005.10.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周琪 同济大学环境科学与工程学院 326 8093 46.0 74.0
2 伊学农 同济大学环境科学与工程学院 11 129 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
污水处理
建模
神经网络
优化与控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水处理技术
月刊
1000-3770
33-1127/P
大16开
浙江省杭州市文一西路50号
32-38
1975
chi
出版文献量(篇)
6715
总下载数(次)
26
总被引数(次)
82876
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导