微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2008年
30期
150-152
,共3页
污水处理%遗传算法%神经网络%混合模型
汙水處理%遺傳算法%神經網絡%混閤模型
오수처리%유전산법%신경망락%혼합모형
本文在前人研究过的ASM1和ASM1-CN的基础上,建立了一种混合软测量模型.该模型以一种改进过的更为简单的机理模型(SPM)为主,加上GA优化参数、神经网络作为辅助的偏差校正,来对ASM1-CN描述的复杂反应过程进行拟合,取得了很好的效果,特别是对实际处理时间地预测,节约了成本,增加了处理量,说明了这种混合软测量方法(SPM+GA+NN)的准确性和可应用性.
本文在前人研究過的ASM1和ASM1-CN的基礎上,建立瞭一種混閤軟測量模型.該模型以一種改進過的更為簡單的機理模型(SPM)為主,加上GA優化參數、神經網絡作為輔助的偏差校正,來對ASM1-CN描述的複雜反應過程進行擬閤,取得瞭很好的效果,特彆是對實際處理時間地預測,節約瞭成本,增加瞭處理量,說明瞭這種混閤軟測量方法(SPM+GA+NN)的準確性和可應用性.
본문재전인연구과적ASM1화ASM1-CN적기출상,건립료일충혼합연측량모형.해모형이일충개진과적경위간단적궤리모형(SPM)위주,가상GA우화삼수、신경망락작위보조적편차교정,래대ASM1-CN묘술적복잡반응과정진행의합,취득료흔호적효과,특별시대실제처리시간지예측,절약료성본,증가료처리량,설명료저충혼합연측량방법(SPM+GA+NN)적준학성화가응용성.
