基于类脑模块化神经网络的污水处理过程关键出水参数软测量

• 作者: 乔俊飞 蒙西 韩红桂
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 污水处理过程 关键出水参数 软测量 类脑模块化神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 906-919
• 页数: 14页
• 字数: 10267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c170497

摘要

针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network,BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学信息学部	181	1883	22.0	31.0
3	韩红桂	北京工业大学信息学部	73	706	16.0	21.0
9	蒙西	北京工业大学信息学部	3	23	3.0	3.0