基于粗糙集-神经网络的污水参数软测量技术研究

被引：6

作者：

卿晓霞 ^{[1
]}

余建平 ^{[1
]}

王波 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室

[2] 重庆大学计算机学院

来源：

电气自动化 | 2005年 / 27卷 / 03期

关键词：

粗糙集; 人工神经网络; 软测量; 污水参数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274.4 [];

学科分类号：

摘要：

采用粗糙集理论约简属性,在保留重要信息的前提下消除冗余信息,简化了神经网络结构,提高了网络训练速度。采用这种方法,用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,建立了 SVI 基于粗糙集-神经网络的软测量模型。和未经粗糙集预处理的神经网络模型进行了比较,结果表明有粗糙集预处理后,不仅测量值的误差值更小,而且输入参数量从9个降至4个,大大降低了输入数据的维数,减少了神经网络的训练时间及训练步数,更有利于软测量模型的实用化。

引用

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