一种基于补偿模糊神经网络的水质预测方法

来源 :重庆建筑大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jswrde

【摘要】

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在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节.介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度

【作者】

：

王海云冯裕钊张晓清赵宏伟

【机构】

：

后勤工程学院

【出处】

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重庆建筑大学学报

【发表日期】

：

2004年5期

【关键词】

：

补偿模糊神经网络水质预测污水处理

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在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节.介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂CFNN的水质预测模型.实例预测结果表明该模型对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性和预测精度,适合实际工程应用.

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