【摘 要】
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基于神经网络的内模控制系统具有很强的自学习性和自适应性,对大滞后、非线性系统可实现预测控制,较传统控制方式有明显的优势.研究了这一方法在水净化混凝投药自动控制中的
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基于神经网络的内模控制系统具有很强的自学习性和自适应性,对大滞后、非线性系统可实现预测控制,较传统控制方式有明显的优势.研究了这一方法在水净化混凝投药自动控制中的应用,在分析混凝投药过程特点的基础上,选择了影响混凝剂投加量及混凝效果的主要参数,建立了预测投药量的神经网络模型,确定了混凝投药神经网络内模控制系统的结构,并对网络训练样本数据的获得进行了讨论.
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