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基于PCA时间延迟神经网络的BOD在线预测软测量方法

BOD Soft-Measuring Approach Based on PCA Time-Delay Neural Network

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【作者】 冉维丽乔俊飞

【Author】 Ran Weili Qiao Junfei (Beijing University of Technology Beijing 100022 China)

【机构】 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100022北京100022

【摘要】 针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出了基于主元分析PCA时间延迟神经网络的污水水质BOD在线预测软测量方法。该方法由三部分组成:主元分析PCA、时间延迟神经网络、软测量模型的在线校正。其中离线模型采用GABP算法训练,仿真结果表明该方法可以实现污水水质的在线预测,具有实时性好,稳定性高,精度高,校正方便等特点。

【Abstract】 In monitoring and controlling wastewater treatment processes, on-line information of some essential wastewater parameters is inaccessible. In this paper, a soft-measuring approach applied in wastewater quality measurement is put forward based on Principal Components Analysis(PCA) time-delay neural network. It is composed of three elements: PCA, time-delay neural network and model updating, where the offline model is trained through the algorithm GABP. This model, which is of good real-time property, good stability, high precision and easy updating, can be applied to on-line predict wastewater Biochemical Oxygen Demand(BOD).

【基金】 国家自然科学基金资助项目(50274003 和 60304012);北京市科技新星计划资助项目
  • 【文献出处】 电工技术学报 ,Transactions of China Electrotechnical Society , 编辑部邮箱 ,2004年12期
  • 【分类号】X832
  • 【被引频次】20
  • 【下载频次】439
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