基于粗糙集-神经网络的污水参数软测量技术研究

摘要：

采用粗糙集理论约简属性,在保留重要信息的前提下消除冗余信息,简化了神经网络结构,提高了网络训练速度.采用这种方法,用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,建立了SVI基于粗糙集-神经网络的软测量模型.和未经粗糙集预处理的神经网络模型进行了比较,结果表明有粗糙集预处理后,不仅测量值的误差值更小,而且输入参数量从9个降至4个,大大降低了输入数据的维数,减少了神经网络的训练时间及训练步数,更有利于软测量模型的实用化.

关键词：粗糙集、人工神经网络、软测量、污水参数

所属期刊栏目：27

分类号：TP274+.5(自动化技术及设备)

资助基金：国家"十五"小城镇科技发展重大项目2003BA808A17

在线出版日期：2009-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：64-66,69