基于神经网络的污水处理指标软测量研究

基于神经网络的污水处理指标软测量研究

污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法.该方法处理污水过程是一种典型的复杂动态生物反应工程系统,具有非线性、时变性、随机性和不确定性等特点,难以建立准确的数学模型.同时,该方法的污水处理指标在线测量仪表价格昂贵.为从工程应用角度将人工神经网络软测量方法应用于污水水质指标的实时检测,分别建立BP神经网络和RBF神经网络污水指标软测量模型.仿真结果表明,建立的神经网络软测量模型能很好地实现污水处理指标的COD、BOD、N等参数的实时测量和估计,为污水指标的实时检测提供了新的思路.

作 者： 管秋 王万良 徐新黎 陈胜勇 Guan Qiu Wang Wanliang Xu Xinli Chen Shengyong   作者单位： 浙江工业大学信息学院,浙江,杭州,310014  刊 名： 环境污染与防治  ISTIC PKU 英文刊名： ENVIRONMENTAL POLLUTION AND CONTROL  年，卷(期)： 2006 28(2)  分类号： X5  关键词： 神经网络   污水指标   软测量