MBR膜污染的智能模拟预测方法研究

• 作者: 李春青 闫宏英
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 神经网络 遗传算法 主成分分析法 膜生物反应器 膜通量
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 2177-2180,2190
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对MBR膜污染因子较为复杂且各因子之间相互交叉,首先用主元分析法实现输入变量的降维和去相关,求出影响膜污染最为明显的三大因素:混合液悬浮固体、总阻力和操作压力,接着用BP神经网络建立这三大参数与表征膜污染程度大小的膜通量之间关系的MBR智能仿真系统模型,同时针对BP网络自身的缺陷,引进遗传算法,采用GA优化BP网络权值和阈值,最终建立基于GA-BP神经网络的MBR膜污染预测模型;网络训练时使用的数据是在不同操作条件下,采用孔径为0.2μm的聚偏氟乙烯微滤膜处理生活污水时得到的膜通量实验数据,最后用训练好的GA-BP神经网络对膜通量进行预测;研究结果表明,与传统BP算法相比,GA-BP神经网络算法能更快实现收敛,提高运算速度以及膜通量预测的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春青	天津工业大学计算机科学与软件学院	44	217	7.0	13.0
2	闫宏英	天津工业大学计算机科学与软件学院	3	12	2.0	3.0