基于改进BP网络与MISO模型的污水系统建模

来源 :水处理技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dfcy007

【摘要】

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利用共轭梯度学习算法改善了BP神经网络的性能,并提出四层BP网络用于污水处理过程水质指标的建模和模拟,在一定程度上避免了采用负梯度方向学习算法收敛速度慢和易陷于局部极

【作者】

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伊学农周琪

【机构】

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同济大学环境科学与工程学院,同济大学环境科学与工程学院

【出处】

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水处理技术

【发表日期】

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2005年10期

【关键词】

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污水处理建模神经网络:优化与控制 wastewater treatment modeling BP neural network optimizati

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划(863计划)

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利用共轭梯度学习算法改善了BP神经网络的性能,并提出四层BP网络用于污水处理过程水质指标的建模和模拟,在一定程度上避免了采用负梯度方向学习算法收敛速度慢和易陷于局部极小点的缺点,提高了模型的精度,在处理大量数据和在线控制时显得尤为重要;利用改进后的BP网络对某污水处理厂的进出水水质建立了MIMO和MISO模型,并进行了对比和评价分析.

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