论文部分内容阅读
针对污水处理过程中出水总氮无法实时在线检测的问题,提出了基于遗传算法结合径向基函数神经网络的软测量模型,利用已知的进水数据预测出水总氮。将遗传算法优化后获得的神经网络权值作为梯度下降法的初始权值进行二次寻优,提高了网络的训练速度,并摆脱了容易陷入局部最小化的困扰。用实测数据对网络进行训练和仿真,结果表明此系统可以较好地预测出水总氮含量,最后在西门子PLC下实现了此软测量系统的工程应用。