基于BP神经网络和遗传算法的污水处理厂电耗预测

被引：8

作者：

谢武明 ^{[1
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李俊 ^{[1
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周峰平 ^{[1
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毕小林 ^{[1
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陈冬冬 ^{[1
]}

吴志京 ^{[2
]}

马峡珍 ^{[1
]}

张宁 ^{[1
]}

机构：

[1] 广东工业大学环境科学与工程学院

[2] 广东省广业环保产业集团有限公司

来源：

水电能源科学 | 2018年 / 36卷 / 08期

基金：

广州市科技计划项目;

关键词：

污水处理; 电耗; BP神经网络; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; X703 [废水的处理与利用];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 083002 ;

摘要：

污水处理为高电耗行业,有效预测电耗对污水处理厂节能优化有深远影响。以广东省某中小型污水处理厂18个月的数据为例,采用BP神经网络建立了电耗预测模型,将提升泵、回流泵、鼓风机的运行时间和频率及OPR、MLSS、好氧池DO、缺氧池DO、进水流量Q、COD、氨氮等33个指标作为BP神经网络模型的输入变量进行初步拟合,并用遗传算法对BP神经网络进行优化。结果表明,BP神经网络适用于电耗的拟合计算,通过与遗传算法组合,平均误差低至0.001 6,预测精度较高。

引用

页码：202 / 204

页数：3

共 7 条

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