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基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD_5软测量方法 被引量：9

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摘要 针对污水处理过程中关键水质参数难以在线监测的问题,提出了基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD5软测量方法。首先用主元分析的方法实现输入变量的降维和去相关,再用递阶遗传算法来确定合理的RBF神经网络隐含层节点数、基函数中心和宽度,而输出层则采用最小二乘法。此算法能同时优化网络参数和拓扑结构,在全局范围内寻找RBF参数的最优解。仿真结果表明,该方法可以实现污水水质的在线预测,具有较好的实时性、稳定性和较高的控制精度。
作者 王树东 葛珉昊 陈明明
机构地区 兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处 《给水排水》 CSCD 北大核心 2014年第3期149-153,共5页 Water & Wastewater Engineering
关键词 主元分析 递阶遗传算法 RBF神经网络 软测量 污水处理 BOD
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献27

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共引文献47

同被引文献73

引证文献9

二级引证文献77

给水排水
2014年 第3期

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