基于免疫粒子群神经网络的污水水质预测

摘要：

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点, 利用出水水质参数与多个可测过程参数间的相关关系,给出了基于RBF神经网络的出水水质参数预测模型.采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值.以反应时间、DO浓度、ORP和pH值作为输入参数,实现对COD,NH3-N,TP等水质参数的预测.仿真试验表明,该预测模型对污水处理出水水质参数COD,NH3-N,TP具有理想的预测效果.

关键词：污水处理、神经网络、免疫粒子群算法、预测

所属期刊栏目：31

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60774032;教育部高等学校博士学科点专项科研基金新教师基金课题20070561006

在线出版日期：2010-07-12（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：75-77,81