论文摘要
针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络（Brain-like modular neural network, BLMNN）的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蒙西,乔俊飞,韩红桂
关键词: 污水处理过程,关键出水参数,软测量,类脑模块化神经网络
来源: 自动化学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61533002,61622301),北京市自然科学基金项目(4172005)资助~~
分类号: X703;X832;TP183
DOI: 10.16383/j.aas.2018.c170497
页码: 906-919
总页数: 14
文件大小: 1172K
下载量: 474
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标签：污水处理过程论文; 关键出水参数论文; 软测量论文; 类脑模块化神经网络论文;