基于NW型小世界人工神经网络的污水出水水质预测

• 作者: 张瑞成 李冲 王宇
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 污水处理 NW型小世界网络 隐层结构 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.01.016

摘要

为了预测污水处理出水水质,针对污水处理过程具有多变量、非线性、时变性、严重滞后的特点,提出了基于NW型小世界人工神经网络的污水处理出水水质预测模型;首先根据污水处理系统确定模型输入输出变量个数,然后建立了多层前向小世界神经网络模型,并对网络模型的隐层结构进行了优化研究;借助污水处理过程的历史数据进行了仿真研究,结果表明:和同规模的多层前向人工神经网络相比,小世界神经网络对污水出水水质预测具有较高精度和收敛速度,为污水出水水质的实时预测提供了一种有效的新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑞成	华北理工大学电气工程学院	28	59	4.0	6.0
2	王宇	华北理工大学电气工程学院	14	15	2.0	3.0
3	李冲	华北理工大学电气工程学院	1	5	1.0	1.0