10.16866/j.c0m.app.chem201602020
基于模糊神经网络的出水总磷软测量方法研究
在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一.本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法.该软测量方法通过实际运行数据,利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)筛选出与出水TP相关性强的过程变量;同时,利用FNN建立了出水TP与相关性变量之间的软测量模型,并将该方法嵌入到污水处理运行系统.实验结果显示该软测量方法能够实现出水TP的实时预测,并且具有较好的预测精度.
污水处理、出水TP、偏最小二乘法、神经网络、软测量技术
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TQ015.9(一般性问题)
国家自然科学基金61203099,61225016;北京市科技计划课题Z141100001414005,Z141101004414058;中国博士后科学基金资助项目2014M550017,XJ2013018;北京市科技新星计划Z131104000413007;教育部博士点基金项目20121103120020,20131103110016;北京市教委项目km201410005001,KZ201410005002;北京市朝阳区博士后资助项目2014ZZ-05;北京市朝阳区协同创新项目ZH14000177
2016-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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