文献类型：期刊文章

作　　者：柴伟[1,2,3] 纪镐南[1,2,3]

机构地区：[1]北京工业大学信息学部自动化学院,北京100124 [2]计算智能与智能系统北京市重点实验室(北京工业大学),北京100124 [3]数字社区教育部工程研究中心(北京工业大学),北京100124

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》

基　　金：北京市自然科学基金(4144067)

年　　份：2018

卷　　号：50

期　　号：2

起止页码：71-76

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向基函数神经网络的逼近能力,将其用于污水处理出水BOD软测量建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述.在污水处理系统运行过程中,所建立好的软测量模型可以预测出水BOD的上下界.此外,建立多个软测量模型,并将多模型测量结果进行融合以降低单一模型所给结果的保守性.实验结果表明本文方法的有效性.

关 键 词：软测量 污水处理 径向基函数神经网络 集员辨识 区间预测

分 类 号：TP273]