文献类型：期刊文章

作　　者：乔俊飞[1] 王会东[1]

机构地区：[1]北京工业大学人工智能与机器人研究所,北京100022

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金(603o4012;60674066);北京市优秀人才培养项目(2006D0501500203);国家863计划项目(2007AA04Z160).

年　　份：2008

卷　　号：25

期　　号：4

起止页码：703-707

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出了一种新的模糊神经网络自组织算法,该算法能够基于输入输出数据自动进行结构辨识和参数辨识.首先采用一种自组织聚类方法建立起网络的结构和各参数的初值,然后采用监督学习来优化网络参数.通过对非线性函数逼近的分析,证明了该自组织算法的有效性,并与其他算法作了比较.最后,以某污水处理厂的实际运行数据为对象,应用该模糊神经网络建立了活性污泥系统出水水质预测模型,仿真结果表明,该模型能够对污水处理系统出水水质进行较好的预测.

关 键 词：自组织 模糊神经网络 预测模型  污水处理

分 类 号：TP183]