基于动态云QNN的污水出水水质在线预测方法

• 作者: 杨萍萍 谷学静 邢玉秀 马亮
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 污水出水水质 在线预测 云模型 QNN
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 700-702,712
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点,将云模型与QNN(量子神经网络)以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述污水出水的动态过程,研究提出了基于动态云QNN的污水出水水质在线预测方法;结合在线测得的污水水质数据,通过与规则多层前向神经网络对比分析的结果表明,该方法能准确的预测污水出水水质BOD5,均方误差性能函数(MSE)值为1.0×10-3,单步运行时长为1.122×10-4,完全能够满足实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨萍萍	河北联合大学轻工学院	16	86	5.0	9.0
2	谷学静	河北联合大学电气工程学院	11	37	3.0	5.0
3	马亮	河北联合大学轻工学院	10	60	3.0	7.0
4	邢玉秀	河北联合大学轻工学院	18	46	4.0	6.0