污水处理厂出水水质变量区间预测建模

• 作者: 柴伟 池彬彬 郭龙航
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 污水处理 模型 参数估值 预测 故障检测与隔离 集员辨识 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 3449-3457
• 页数: 9页
• 分类号: TP183|X703
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/0438-1157.20190215

摘要

为了实现污水处理厂的有效运行,需要建立能够精确描述水厂行为的模型.根据水厂入水和出水数据,采用径向基函数神经网络建立污水处理过程模型.考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法分别得到隐含层到输出层各神经元连接权值向量的不确定集合描述.与现有的单输出区间预测模型相比,该模型能够根据水厂入水数据同时给出多个出水水质变量的置信区间.这些区间能表征出水变量的存在范围,从而实现水质变量的可靠估计,进而评估出水水质或水厂性能.此外,还将此出水区间预测模型用于污水处理厂的故障检测与隔离,以提高水厂运行的可靠性.实验结果表明文中所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴伟	北京工业大学信息学部自动化学院	11	191	6.0	11.0
5	郭龙航	北京工业大学信息学部自动化学院	1	0	0.0	0.0
9	池彬彬	北京工业大学信息学部自动化学院	2	0	0.0	0.0