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基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量研究

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摘要

针对污水处理过程出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)检测精度较低,平稳性和实时性差的问题,文中提出了一种基于区间二型模糊神经网络(Interval type-2fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水氨氮的软测量模型.首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量.其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正.最后,利用实际运行数据对基于IT2FNN出水氨氮软测量模型的有效性和优越性进行验证.实验结果表明,相对于传统的出水氨氮软测量模型,该模型不仅实现了出水氨氮的在线预测,还具有较高的预测精度.

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来源
《2016年第27届中国过程控制会议》|2016年|1-7|共7页
会议地点兰州
作者
HAN Hong-gui; 韩红桂; CHEN Zhi-yuan; 陈治远; QIAO Jun-fei; 乔俊飞; ZHANG Hui-qing; 张会清;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类废水的处理与利用;
关键词
污水处理; 出水氨氮; 软测量; 区间二型模糊神经网络;

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