首页> 中文期刊> 《控制工程》 >基于GM-RBF神经网络的污水环境预测

基于GM-RBF神经网络的污水环境预测

         

摘要

针对测量污水环境水参数化学需氧量(COD)难于测量的问题,提出了基于径向基网络的灰度理论预测模型(GM-RBF),对化学需氧量进行预测。利用灰度理论能对系统行为的发展变化进行预测的特点,结合径向基神经网络的高精度逼近能力,提高了预测模型的精度。研究了对污水处理过程关键水质参数的建模预测,实验证明该模型能以较高精度对COD进行预测,预测值最接近真实值,提供了可靠的COD参数值。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号