基于HCPS多层感知器的污水处理后氨氮浓度测量

摘要：

针对现污水处理后出水氨氮预测模型中隐含层神经元存在过大冗余而浪费资源的问题,提出了一种基于敏感度和互信息的混合增加删减的神经网络结构调整算法(HCPS).该算法重新定义了敏感度公式,利用敏感度和互信息自适应地调整网络结构,删除敏感度过低的隐含神经元,分裂过大的隐含层神经元,合并互信息过大的两个隐含层神经元.在污水处理基准仿真平台BSM1上的验证结果表明,HCPS算法可以获得更紧凑的网络结构,用于出水氨氮浓度预测精度较高.

关键词：污水处理、氨氮浓度预测、软测量技术、神经网络结构自调整算法、多层感知器、结构自组织

所属期刊栏目：33

分类号：TP273;TS97;X703.1(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61603347

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：92-100,108