10.3969/j.issn.1008-0570.2007.34.119
水处理过程的RBF和BP神经网络建模
针对水处理过程非线性、时变和大滞后的特点,本文采用RBF和BP神经网络分别建立了水处理过程模型,利用水厂实际运行数据对两个模型分别进行了训练和检验.与BP神经网络模型相比,RBF神经网络模型具有逼近能力强、收敛速度快等优点.该模型可以实现对水处理过程的在线辨识,并可进一步用于该过程的神经网络预测控制.
水处理、RBF、BP、神经网络、建模
23
TP273(自动化技术及设备)
江苏省高校自然科学研究计划06KJB510040
2008-04-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
294-296