基于遗传算法的BOD神经网络软测量

• 作者: 乔俊飞 田奕
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 污水处理 软测量 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 127-129,133
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.03.032

摘要

针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于遗传算法和BP神经网络相结合的污水水质软测量方法,该方法采用遗传算法优化神经网络结构和权、阈值分布,再用BP算法对神经网络进行训练,得到最优的建模网络.仿真结果表明该方法可以避免单独使用BP网络容易陷入局部最小的问题,并能加快全局收敛速度,对水质参数BOD(生化需氧量)预测实时性好、稳定性高、精度高,可用于污水水质的在线预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田奕	北京工业大学电子信息与控制工程学院	7	42	4.0	6.0
3	乔俊飞	北京工业大学电子信息与控制工程学院	181	1883	22.0	31.0