【摘 要】
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为了提高污水处理过程中出水TN的预测精度,提出一种基于联合RNN神经网络的出水TN预测算法。该联合RNN神经网络是基于传统RNN网络的改进型网络,其由一系列并排的单RNN网络构成,每个RNN网络的输出不仅与本网络的当前和历史输入相关,还与相邻RNN网络的历史输入相关。网络的训练过程分为两步,首先断开不同RNN网络的连接,单独训练每一个RNN网络,然后恢复不同RNN网络的连接,联合训练所有RNN网络。利用来自真实水厂的水质数据与常规RNN网络进行对比试验,试验结果显示,联合RNN网络的效果(R=0.902,
【机 构】
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北京华展汇元信息技术有限公司,北京首创股份有限公司技术中心
【基金项目】
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水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07102)。
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为了提高污水处理过程中出水TN的预测精度,提出一种基于联合RNN神经网络的出水TN预测算法。该联合RNN神经网络是基于传统RNN网络的改进型网络,其由一系列并排的单RNN网络构成,每个RNN网络的输出不仅与本网络的当前和历史输入相关,还与相邻RNN网络的历史输入相关。网络的训练过程分为两步,首先断开不同RNN网络的连接,单独训练每一个RNN网络,然后恢复不同RNN网络的连接,联合训练所有RNN网络。利用来自真实水厂的水质数据与常规RNN网络进行对比试验,试验结果显示,联合RNN网络的效果(R=0.902,
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