计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2006年
z1期
132-134
,共3页
水处理系统%RBF神经网络%减聚类算法%最近邻聚类算法%建模
水處理繫統%RBF神經網絡%減聚類算法%最近鄰聚類算法%建模
수처리계통%RBF신경망락%감취류산법%최근린취류산법%건모
利用径向基函数(RBF)神经网络的特点,采用神经网络对活性污泥法水处理系统进行建模,提出了一种RBF网络学习的新算法,即将改进的减聚类算法和动态最近邻聚类算法相结合的算法.仿真结果表明,该算法先进有效,用其建立的模型具有较强的实用性,为实现水处理系统的在线实时预测控制提供了可行的途径.
利用徑嚮基函數(RBF)神經網絡的特點,採用神經網絡對活性汙泥法水處理繫統進行建模,提齣瞭一種RBF網絡學習的新算法,即將改進的減聚類算法和動態最近鄰聚類算法相結閤的算法.倣真結果錶明,該算法先進有效,用其建立的模型具有較彊的實用性,為實現水處理繫統的在線實時預測控製提供瞭可行的途徑.
이용경향기함수(RBF)신경망락적특점,채용신경망락대활성오니법수처리계통진행건모,제출료일충RBF망락학습적신산법,즉장개진적감취류산법화동태최근린취류산법상결합적산법.방진결과표명,해산법선진유효,용기건립적모형구유교강적실용성,위실현수처리계통적재선실시예측공제제공료가행적도경.
