基于多神经网络的污水氨氮预测模型

• 作者: 余伟 杨红 罗飞 许玉格
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 建模 污水处理 反馈 减聚类 主元递归
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 79-83
• 分类号: TP274
• 字数: 4293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.12.015

摘要

针对污水生化处理过程的非线性、大滞后等特点,建立了一种基于多神经网络的出水水质预测模型.通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用神经网络建立子模型;各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接以解决子模型相互之间的严重相关问题,从而提高了模型的精度和鲁棒性;同时,应用改进目标函数以提高对偏高值的建模精度,采用加权反馈校正以提高模型的泛化能力.将该方法应用于某污水处理厂出水氨氮指标的预测,结果验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗飞	华南理工大学自动化科学与工程学院	165	1277	17.0	27.0
2	许玉格	华南理工大学自动化科学与工程学院	61	585	15.0	20.0
3	杨红	华南理工大学自动化科学与工程学院	15	94	7.0	9.0
4	余伟	华南理工大学自动化科学与工程学院	4	32	2.0	4.0