【摘 要】
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针对污水处理过程出水总磷预测问题,本文提出一种基于改进Levenberg--Marquardt(improvedLevenberg--Marquardt,ILM)学习算法和奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能和智能系统北京市重点实验室,淮阴工学院自动化学院
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针对污水处理过程出水总磷预测问题,本文提出一种基于改进Levenberg--Marquardt(improvedLevenberg--Marquardt,ILM)学习算法和奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)的适于在线建模的自组织模糊神经网络(fuzzyneuralnetwork,FNN)预测方法.ILM-SVDFNN采用改进LM学习算法对隶属函数中心、宽度和输出权值进行训练.在参数自适应学习的同时,采用单边Jacobi变换实现规则层输出阵的奇异值分解,根据奇异值定义
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