基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法

被引：13

作者：

冉维丽

乔俊飞

机构：

[1] 北京工业大学电子信息与控制工程学院

[2] 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京

[3] 北京

来源：

控制工程 | 2004年 / 03期

关键词：

软测量; 神经网络; 主元分析(PCA); 遗传算法(GA); 污水处理;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.2004.03.007

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。

引用

页码：212 / 215

页数：4

共 5 条

[1] 遗传算法在神经网络优化中的应用 [J].