【摘 要】
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水是人类生活以及世间万物生长离不开的宝贵资源。污水处理是缓解水资源短缺的重要手段之一。污水中污染物含量超标将会严重影响生态平衡,甚至对人类生存造成威胁。生物需氧量（Biochemical Oxygen Demand,BOD）可以表征污水中可降解有机物的数量,因此,对污水处理过程出水BOD的监测具有重要意义。本文利用神经网络数据驱动的建模技术,开展基于自适应RBF神经网络的设计和BOD软测量模型研究
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水是人类生活以及世间万物生长离不开的宝贵资源。污水处理是缓解水资源短缺的重要手段之一。污水中污染物含量超标将会严重影响生态平衡,甚至对人类生存造成威胁。生物需氧量（Biochemical Oxygen Demand,BOD）可以表征污水中可降解有机物的数量,因此,对污水处理过程出水BOD的监测具有重要意义。本文利用神经网络数据驱动的建模技术,开展基于自适应RBF神经网络的设计和BOD软测量模型研究。本文的主要研究工作包括:（1）在出水BOD机理分析基础上,采用主元分析法确定辅助变量。通过分析特征变量出水BOD与辅助变量的关系,采用主元分析法选出10个关联度大的辅助变量,作为神经网络输入变量预测出水BOD浓度。（2）为了提高RBF神经网络预测精度,提出一种基于变宽度的AK-RBF神经网络设计方法。通过对RBF神经网络激活函数的分析,提出两种RBF神经网络激活函数的构造方法,经实验对比,选择性能较好的余弦函数和高斯函数线性组合作为RBF的激活函数,该方法使激活函数可以同时衡量绝对距离和向量夹角。同时,采用基于局部密度的变宽度策略提升网络泛化能力,应用LM算法进行参数学习。但算法中未考虑网络结构优化问题。（3）为了同时对网络的参数和结构进行优化,提出一种多目标粒子群优化算法。在算法迭代过程中,通过粒子灵敏度指标对粒子信息进行调整,实现参数和结构的多目标优化。实验结果表明,所提自适应RBF预测精度较高。（4）将设计的自适应RBF神经网络应用于出水BOD软测量中,建立软测量模型,实现出水BOD的预测。通过主元分析法确定10个辅助变量,作为网络的输入,采用设计的网络,通过训练学习进行出水BOD预测,并与其他模型进行评价指标的对比。基于实际污水处理过程数据的仿真实验表明,所提模型能有效实现出水BOD的准确预测。
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