基于递归高阶神经网络的污水处理系统建模

• 作者: 乔俊飞 杨维维
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 污水处理 递归高阶神经网络 滤波
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 710-714,720
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00710

摘要

针对污水处理过程的多变量、非线性、大滞后和强耦合的特点,利用递归高阶神经网络对污水处理过程关键水质参数——化学需氧量、生化需氧量、悬浮固体和氨氮—进行建模.对污水处理厂生化反应过程实际运行数据的实验表明所提出的建模方法是有效的,同时与前馈神经网络建模和一阶递归神经网络建模相比较,结果显示递归高阶神经网络建模具有更高的精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	杨维维	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	7	1.0	1.0