【摘 要】
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针对污水处理过程出水总磷预测问题存在的强非线性、大时变等特征，提出了一种基于偏最小二乘回归自适应深度信念网络（partial least square regression adaptive deep belief n
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
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针对污水处理过程出水总磷预测问题存在的强非线性、大时变等特征，提出了一种基于偏最小二乘回归自适应深度信念网络（partial least square regression adaptive deep belief network，PLSR-ADBN）的出水总磷预测方法。PLSR-ADBN是基于深度学习模型DBN的一种改进型建模方法。首先，将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练（pre-training）阶段，来提高网络收敛速度。其次，利用PLSR方法取代传统DBN中基于梯度的逐层权值精调ffine-t
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