模糊神经网络的结构自组织算法及应用
提出了一种新的模糊神经网络自组织算法,该算法能够基于输入输出数据自动进行结构辨识和参数辨识.首先采用一种自组织聚类方法建立起网络的结构和各参数的初值,然后采用监督学习来优化网络参数.通过对非线性函数逼近的分析,明了该自组织算法的有效性,并与其他算法作了比较.最后,以某污水处理厂的实际运行数据为对象,应用该模糊神经网络建立了活性污泥系统出水水质预测模型,仿真结果表明.该模型能够对污水处理系统出水水质进行较好的预测.
自组织、模糊神经网络、预测模型、污水处理
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目60304012,60674066;北京市优秀人才培养项目2006130501500203;国家863计划项目2007AA04Z160
2008-11-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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