基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究

doi:10.16866/j.com.app.chem201601023

	基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究
	安爱民; 祁丽春; 丑永新; 张浩琛; 宋厚彬
刊名	计算机与应用化学
	2016
期号	2016年01期页码:117-121
关键词	溶解氧浓度遗传算法神经网络软测量数据归一化
ISSN号	ISSN：1001-4160
DOI	10.16866/j.com.app.chem201601023
英文摘要	针对污水处理过程中曝气池溶解氧浓度无法精确在线测量的问题,本文采用BP神经网络建立了溶解氧浓度预测的软测量模型。将进水参数氨和铵根离子态的氮Snh、快速可生物降解有机物Ss、异养菌生物量Xbh、颗粒性不可生物降解有机物Xi、慢速可生物降解有机物Xs以及进水流量Q作为BP神经网络软测量模型的输入变量,采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化。对预测结果的准确性及遗传算法优化BP神经网络的泛化能力进行了分析,讨论了数据归一化对软测量模型预测结果的影响。仿真结果表明,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值以及对训练数据归一化处理,有效地解决了溶解氧浓度BP软测量模型精度差的问题,使溶解氧软测量模型的测量精度明显增强。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/5918]
专题	电气工程与信息工程学院研究生院
作者单位	兰州理工大学
推荐引用方式 GB/T 7714	安爱民,祁丽春,丑永新,等. 基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究[J]. 计算机与应用化学,2016(2016年01期):117-121.
APA	安爱民,祁丽春,丑永新,张浩琛,&宋厚彬.(2016).基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究.计算机与应用化学(2016年01期),117-121.
MLA	安爱民,et al."基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究".计算机与应用化学 .2016年01期(2016):117-121.