基于NW型小世界人工神经网络的污水出水水质预测

摘要：

为了预测污水处理出水水质,针对污水处理过程具有多变量、非线性、时变性、严重滞后的特点,提出了基于NW型小世界人工神经网络的污水处理出水水质预测模型;首先根据污水处理系统确定模型输入输出变量个数,然后建立了多层前向小世界神经网络模型,并对网络模型的隐层结构进行了优化研究;借助污水处理过程的历史数据进行了仿真研究,结果表明:和同规模的多层前向人工神经网络相比,小世界神经网络对污水出水水质预测具有较高精度和收敛速度,为污水出水水质的实时预测提供了一种有效的新方法.

关键词：污水处理、NW型小世界网络、隐层结构、预测模型

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目F2014209192;河北联合大学杰出青年基金资助项目JP201301;河北省教育厅重点资助项目ZD20131011

在线出版日期：2016-03-04（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：61-63