自动化与仪器仪表
自動化與儀器儀錶
자동화여의기의표
AUTOMATION & INSTRUMENTATION
2010年
6期
11-14
,共4页
前置生物膜脱氮%混合递阶遗传算法%RBF 神经网络
前置生物膜脫氮%混閤遞階遺傳算法%RBF 神經網絡
전치생물막탈담%혼합체계유전산법%RBF 신경망락
针对前置生物膜脱氮污水处理系统(ABAF,0BAF)的多变量、不确定性、非线性等特点.以某污水处理厂的实际运行数据为基础,采用人工神经网络(ANN)的方法,建立了ABAF,0BAF基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络预测模型.模型运算结果表明,预测值和实测值能较好地吻合,起到了模拟预测的效果,同时能优化运行状态.该模型的建立为ABAF/OBAF的预测及运行管理供了一条简便实用的途径,具有良好的研究和工程实用价值.
針對前置生物膜脫氮汙水處理繫統(ABAF,0BAF)的多變量、不確定性、非線性等特點.以某汙水處理廠的實際運行數據為基礎,採用人工神經網絡(ANN)的方法,建立瞭ABAF,0BAF基于混閤遞階遺傳算法的RBF神經網絡預測模型.模型運算結果錶明,預測值和實測值能較好地吻閤,起到瞭模擬預測的效果,同時能優化運行狀態.該模型的建立為ABAF/OBAF的預測及運行管理供瞭一條簡便實用的途徑,具有良好的研究和工程實用價值.
침대전치생물막탈담오수처리계통(ABAF,0BAF)적다변량、불학정성、비선성등특점.이모오수처리엄적실제운행수거위기출,채용인공신경망락(ANN)적방법,건립료ABAF,0BAF기우혼합체계유전산법적RBF신경망락예측모형.모형운산결과표명,예측치화실측치능교호지문합,기도료모의예측적효과,동시능우화운행상태.해모형적건립위ABAF/OBAF적예측급운행관리공료일조간편실용적도경,구유량호적연구화공정실용개치.
