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一种基于弹性径向基神经网络的生化需氧量BOD软测量方法
| 专利名称： | 一种基于弹性径向基神经网络的生化需氧量BOD软测量方法 |
| 摘要： | 一种基于弹性径向基神经网络的生化需氧量BOD软测量方法属于检测技术领域。污水处理过程的生产条件恶劣，随机干扰严重，具有强非线性、大时变、严重滞后的特点，难以通过机理分析建立精确的数学模型。本发明利用RBF神经元的活跃度函数判断神经元的活跃性，对活跃度较强的神经元进行分裂；其次，通过计算交互信息相关性函数，分析RBF神经网络隐含层神经元与输出层神经元间的连接强度，从而根据交互信息强度对神经网络结构进行修改；最后，对神经网络参数进行调整，直到网络结构满足处理信息的需求；本发明提高污水处理的质量和效率、降低污水处理成本，为污水处理过程实现闭环控制提供及时监测出水水质和相关参数，从而促使污水处理厂高效稳定运行。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 申请人： | 北京工业大学 |
| 发明人： | 乔俊飞;韩红桂 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2010-08-13T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201010252670.4 |
| 公开号： | CN101957356A |
| 代理机构： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 |
| 代理人： | 刘萍 |
| 分类号： | G01N33/18(2006.01)I |
| 申请人地址： | 100124 北京市朝阳区平乐园100号 |
| 主权项： | 一种基于弹性径向基神经网络的生化需氧量BOD软测量方法，包括以下步骤：(1)弹性径向基神经网络，以下简称RBF神经网络，设计用于BOD软测量的弹性RBF神经网络拓扑结构；网络分为三层：输入层、隐含层、输出层；输入为污水曝气池进水水质指标，输出为出水生化需氧量BOD；初始化神经网络：确定神经网络lK1的连接方式，即输入层神经元为l个，隐含层神经元为K个，输出层神经元为1个；对神经网络的权值进行随机赋值；神经网络的输入表示为x＝(x1，x2，...，xl)T，(x1，x2，...，xl)T为(x1，x2，...，xl)的转置，神经网络的期望输出表示为yd；设共有M个训练样本，则第t个训练样本为x(t)＝(x1(t)，x2(t)，...，xl(t))T，用第t个训练样本训练神经网络时，弹性RBF神经网络的输出描述为： |
| 所属类别： | 发明专利 |
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