计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
26期
240-242
,共3页
免疫算法%RBF神经网络%k-means算法%氧化沟系统
免疫算法%RBF神經網絡%k-means算法%氧化溝繫統
면역산법%RBF신경망락%k-means산법%양화구계통
为提高Carrousel氧化沟系统水质模拟的精度,利用免疫算法结合RBF神经网络进行建模,并加入k-means聚类时样本进行预处理.以某污水处理中心两年生产数据进行实验,测得出水TN的预报误差0.195 6,出水TP的预报误差0.145 6,较仅用RBF网络均有很大提高,证明该方法可以应用于Carrousel氧化沟系统的在线实时预测.
為提高Carrousel氧化溝繫統水質模擬的精度,利用免疫算法結閤RBF神經網絡進行建模,併加入k-means聚類時樣本進行預處理.以某汙水處理中心兩年生產數據進行實驗,測得齣水TN的預報誤差0.195 6,齣水TP的預報誤差0.145 6,較僅用RBF網絡均有很大提高,證明該方法可以應用于Carrousel氧化溝繫統的在線實時預測.
위제고Carrousel양화구계통수질모의적정도,이용면역산법결합RBF신경망락진행건모,병가입k-means취류시양본진행예처리.이모오수처리중심량년생산수거진행실험,측득출수TN적예보오차0.195 6,출수TP적예보오차0.145 6,교부용RBF망락균유흔대제고,증명해방법가이응용우Carrousel양화구계통적재선실시예측.
