基于小波神经网络的污水处理污泥体积指数软测量

基于小波神经网络的污水处理污泥体积指数软测量
杨路;刘惠康
【期刊名称】《工业水处理》
【年(卷),期】2017(037)008
【摘要】污水处理过程具有非线性、时变和滞后等特点,因而无法进行准确的数学建模.现有的污水处理技术中最突出的问题是一些关键的水质参数不能在线监测,只能通过人工间接测量再通过计算获得,耗时较长,不能及时地进行信息反馈,会造成一些严重的后果.为了避免这样的问题,提出了基于小波分析的神经网络(BP)软测量技术,通过建立小波神经网络参数软测量模型,对污水处理中难测水质参数SVI(污泥体积指数)进行在线监测.研究表明,此方法能有效规避单一的BP算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,有助于实现对污水处理的智能控制.
【总页数】3页(P33-35)
【作者】杨路;刘惠康
【作者单位】武汉科技大学,湖北武汉430081;武汉科技大学,湖北武汉430081【正文语种】中文
【中图分类】X703;TU992.3
【相关文献】
1.污水处理参数的小波神经网络软测量技术 [J], 王文成;李珂;陈忠雪;牛秦洲
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3.基于小波神经网络的热值软测量建模 [J], 杨思远;徐佩亮;王振雷
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