基于改进差分进化算法的A~2O工艺过程COD建模

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随着人们对环境问题关注度的不断提高,污水处理问题得到了越来越多人的关注。A20工艺是污水处理过程中的一种主要二级处理方法,具有优秀的脱氮除磷能力,在我国具有广泛的应用。污水处理过程是一种大滞后、非线性的间歇性过程,对于这种过程,采用人工神经网络进行建模是一种有效的方法。文章首先使用经典BP神经网络和RBF神经网络对A2O系统进行建模并仿真,验证人工神经网络对A2O系统建模的可行性。之后分别应用DE算法和DE-ABC算法对BP网络进行改进,并对A2O系统进行建模及测试。经过比较结果可以发现,DE-ABC算法相比于DE算法具有更佳的性能。通过测试仿真可以看出,DE-ABC算法改进神经网络在A2O污水处理过程中的应用相较于DE改进算法和BP算法更佳,为A2O污水处理系统建模提供了具有参考价值的方法。
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