基于RBF神经网络的水处理系统建模与仿真

摘要：

利用径向基函数(RBF)神经网络的特点,采用神经网络对活性污泥法水处理系统进行建模,提出了一种RBF网络学习的新算法,即将改进的减聚类算法和动态最近邻聚类算法相结合的算法.仿真结果表明,该算法先进有效,用其建立的模型具有较强的实用性,为实现水处理系统的在线实时预测控制提供了可行的途径.

关键词：水处理系统、RBF神经网络、减聚类算法、最近邻聚类算法、建模

所属期刊栏目：26

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省大连市科技局资助项目2004A1GX072

在线出版日期：2006-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：132-134