传感技术学报
傳感技術學報
전감기술학보
Journal of Transduction Technology
2009年
10期
1519-1524
,共6页
张杰%张建秋%冯辉%雷中方%胡波
張傑%張建鞦%馮輝%雷中方%鬍波
장걸%장건추%풍휘%뢰중방%호파
软测量%数据融合%实验及仿真%序批式活性污泥法(SBR)%COD%支持向量机%神经网络
軟測量%數據融閤%實驗及倣真%序批式活性汙泥法(SBR)%COD%支持嚮量機%神經網絡
연측량%수거융합%실험급방진%서비식활성오니법(SBR)%COD%지지향량궤%신경망락
为了实时测量序批式活性污泥法(SBR)污水处理系统中的化学需氧量(COD),提出了一种支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法.针对COD软测量建模中有限种类辅助变量造成的矛盾数据问题和神经网络学习的局部最小问题,该方法通过引入支持向量机对COD值进行预估计,再根据COD的变化规律使用两种神经网络模型分别估计污水COD值.实验表明:本文方法的软测量结果优于单一神经网络的软测量结果.
為瞭實時測量序批式活性汙泥法(SBR)汙水處理繫統中的化學需氧量(COD),提齣瞭一種支持嚮量機和神經網絡聯閤軟測量SBR汙水處理中COD的方法.針對COD軟測量建模中有限種類輔助變量造成的矛盾數據問題和神經網絡學習的跼部最小問題,該方法通過引入支持嚮量機對COD值進行預估計,再根據COD的變化規律使用兩種神經網絡模型分彆估計汙水COD值.實驗錶明:本文方法的軟測量結果優于單一神經網絡的軟測量結果.
위료실시측량서비식활성오니법(SBR)오수처리계통중적화학수양량(COD),제출료일충지지향량궤화신경망락연합연측량SBR오수처리중COD적방법.침대COD연측량건모중유한충류보조변량조성적모순수거문제화신경망락학습적국부최소문제,해방법통과인입지지향량궤대COD치진행예고계,재근거COD적변화규률사용량충신경망락모형분별고계오수COD치.실험표명:본문방법적연측량결과우우단일신경망락적연측량결과.
