【摘 要】
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由于污水在复杂的处理过程中无法进行出水氨氮(NH4-N)值的实时检测,提出一种改进型T-S模糊神经网络(TSFNN)的算法来对出水NH4-N进行有效预测.利用主元分析法和“统计产品与服务解决方案”(SPSS)软件对出水NH4-N浓度的关键影响因子进行筛选,选择主要特征变量作为输入.针对TSFNN结构,采用模糊C-均值聚类算法(FCM)对其进行初始化.结果表明,该算法对出水氨氮值的预测具有良好的预测精度且保证了处理过程的时效性.
【机 构】
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滁州职业技术学院 电气工程学院,安徽 滁州 239000
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由于污水在复杂的处理过程中无法进行出水氨氮(NH4-N)值的实时检测,提出一种改进型T-S模糊神经网络(TSFNN)的算法来对出水NH4-N进行有效预测.利用主元分析法和“统计产品与服务解决方案”(SPSS)软件对出水NH4-N浓度的关键影响因子进行筛选,选择主要特征变量作为输入.针对TSFNN结构,采用模糊C-均值聚类算法(FCM)对其进行初始化.结果表明,该算法对出水氨氮值的预测具有良好的预测精度且保证了处理过程的时效性.
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