基于免疫粒子群神经网络的污水水质预测

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点,利用出水水质参数与多个可测过程参数间的相关关系,给出了基于RBF神经网络的出水水质参数预测模型。采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值。以反应时间、DO浓度、ORP和pH值作为输入参数,实现对COD,NH3-N,TP等水质参数的预测。仿真试验表明,该预测模型对污水处理出水水质参数COD,NH3-N,TP具有理想的预测效果。