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基于改进BP网络与MISO模型的污水系统建模
被引:6
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
伊学农
周琪
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
同济大学环境科学与工程学院
周琪
机构
:
[1]
同济大学环境科学与工程学院
来源
:
水处理技术
|
2005年
/ 10期
关键词
:
污水处理;
建模;
神经网络;
优化与控制;
D O I
:
10.16796/j.cnki.1000-3770.2005.10.008
中图分类号
:
X703 [废水的处理与利用];
学科分类号
:
摘要
:
利用共轭梯度学习算法改善了BP神经网络的性能,并提出四层BP网络用于污水处理过程水质指标的建模和模拟,在一定程度上避免了采用负梯度方向学习算法收敛速度慢和易陷于局部极小点的缺点,提高了模型的精度,在处理大量数据和在线控制时显得尤为重要;利用改进后的BP网络对某污水处理厂的进出水水质建立了MIMO和MISO模型,并进行了对比和评价分析。
引用
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页码:26 / 29
页数:4
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MATLAB 6.5辅助神经网络分析与设计.[M].飞思科技产品研发中心编著;.电子工业出版社.2003,
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