【摘 要】
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针对废水处理过程BP神经网络软测量模型受处理过程非线性特征影响,存在收敛速度慢、陷入局部极小点等问题,用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立废水处理过程中出水化
【机 构】
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广东省广业环保产业集团有限公司,华南师范大学环境学院/广东省化学品污染与环境安全重点实验室/教育部环境理论化学重点实验室,广东省环境资源利用与保护重点实验室/中国科学院广州地球化学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41977300);广东省自然科学基金项目(2016A030306033);广东省科技计划项目(2017B030314057);福建省科技计划项目(2020I1001);广州市民生计划项目(202002020055)
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针对废水处理过程BP神经网络软测量模型受处理过程非线性特征影响,存在收敛速度慢、陷入局部极小点等问题,用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立废水处理过程中出水化学需氧量(CODeff)与出水固体悬浮物(SSeff)的软测量模型(PSO-BP模型),并与基于遗传算法-BP神经网络算法的模型(GA-BP模型)及BP模型的预测效果进行对比.研究结果表明:采用PSO-BP模型预测CODeff时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)分别为3.9955、0.6401,而用于预测SSeff时,RMSE、
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