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机构

1 篇 北京工业大学

作者

1 篇 张鸿业

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=出水氨氮浓度软测量模型"

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详细简洁

排序：

基于径向基情感神经网络的氨氮软测量模型设计及应用研究

基于径向基情感神经网络的氨氮软测量模型设计及应用研究

引用

作者：张鸿业北京工业大学

学位级别：硕士

随着城镇文明和工业生产技术水平的提升,人类对水资源的需求量愈来愈大,随之产生的城市水环境污染问题将越来越严重。为了提高污水资源的利用率,使出水水质达标,需要加强城市污水处理厂对污水的治理,促进污水资源再生利用。在导致水污... 详细信息

随着城镇文明和工业生产技术水平的提升,人类对水资源的需求量愈来愈大,随之产生的城市水环境污染问题将越来越严重。为了提高污水资源的利用率,使出水水质达标,需要加强城市污水处理厂对污水的治理,促进污水资源再生利用。在导致水污染的众多污染物中,氨氮是一个能使水体富营养化并产生水污染物的关键水质指标,若其超标排放会严重危害水域生态环境,威胁人们健康,因此减少氨氮的排放是城市污水处理厂的主要任务之一。然而,由于实际的城市污水处理过程除氮生化反应复杂,是一个具有时变性和不确定性的非线性系统,同时采样数据存在噪声,传统化学反应检测方法难以及时、便捷、准确的对其实现在线测量。目前,径向基情感神经网络(Radial Basis Emotional Neural Network,RBENN)因其在输入添加了高斯函数,通过将输入映射到高维空间可在一定程度上消除对干扰的影响,具有非线性逼近能力强,抗干扰性能较好的优势,在处理复杂非线性建模问题上得到了广泛的应用。因此,针对出水氨氮浓度难以在线检测的问题,本文提出了一种基于RBENN的出水氨氮软测量模型,实现了对出水氨氮浓度的准确在线预测。本论文的重点研究工作主要包含以下几点:1.基于NMI和SU的SBPSO氨氮特征变量选择方法针对城市污水处理过程出水水质指标种类繁多且关系复杂,存在较多冗余信息,导致难以选择辅助变量特征的问题,设计了一种基于归一化互信息(Normalized Mutual Information,NMI)和对称不确定性(Symmetrical Uncertainty,SU)的粘性二进制粒子群(Sticky Binary Particle Swarm Optimization,SBPSO)氨氮特征变量选择方法。首先,设计一种基于SU的粒子种群初始化机制得到了样本数据的内在特征信息,形成了更高质量的初始种群;其次,提出一种特征删除策略,减少了迭代搜索过程中的计算量;然后,构造了一种粒子适应度评价函数,引导粒子的搜索方向;最后,制定了一种粒子最优位置更新规则,得到了与出水氨氮指标相关性强且冗余度低的辅助变量特征子集。仿真实验结果证实了提出的特征选择方法能够自动筛选与出水氨氮关联性强的辅助变量。2.基于ADw-CLPSO算法的RBENN设计方法针对RBENN模型的权重参数确定困难,且难以根据实际任务确定网络规模,导致模型泛化性能低的问题,设计了一种带有自适应惯性权重调整策略的综合学习粒子群(Adaptive Inertia Weight Adjustment Strategy Based on Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,ADw-CLPSO)算法。首先,设计了一个粒子惯性权重自适应动态调整方法调节了每个粒子的飞行参数,从而平衡了算法中粒子的全局运动和局部搜索能力,提高了解的质量;其次,在该算法的基础上建立了一种粒子变维学习机制(Particle-variable Dimensional Learning Mechanism,PVDLM),使粒子能够在具有不同维度大小的搜索空间中学习并寻找最优解;然后,将设计的算法应用于RBENN,实现了网络参数寻优过程中模型结构的动态调整。仿真实验结果表明,与其他算法相比,RBENN能够在紧凑的网络结构下确定学习参数,提高了RBENN模型的预测精度。3.基于ADw-CLPSO-RBENN的氨氮软测量模型针对城市污水处理流程出水氨氮浓度不稳定,污染物来源分析复杂,建立精确模型困难,导致难以对出水氨氮浓度含量实现在线测量的问题,设计并构造了一种基于ADw-CLPSO-RBENN的出水氨氮软测量模型。首先,基于NMI和SU的SBPSO氨氮特征选择算法搜索用于输入模型的辅助变量特征子集;然后,利用ADw-CLPSO算法确定合适的RBENN模型结构,并同时对模型的学习参数进行调优,搭建了软测量模型;最后,通过利用真实的某城市污水处理厂的生产数据验证了该模型对出水氨氮浓度的预测性能。仿真结果表明,所建立的软测量模型结构更简单,对比其他软测量模型的实验结果而言,该模型的泛化水平更高,可以实现准确的出水氨氮浓度预测。4.城市污水处理过程氨氮监测系统APP开发设计为了实现将设计的软测量模型进行工程应用,依托于“十三五水体污染控制与治理重大科技专项子课题—京津冀区域水环境管理大数据平台开发研究”项目,设计开发了一款基于IOS平台的城市污水处理过程氨氮监测系统APP软件,主要功能包括用户身份管理系统、水质参数的历史和预测数据的可视化展示、相关区域的污染信息查询等。首先,在设计与编码过程中使用Swift编写软件的客户端界面,实现出水氨氮软测量系统的可视化应用;然后,利用Java编写服务端接口从My SQL数据库

关键词：出水氨氮浓度软测量模型径向基情感神经网络特征选择综合学习粒子群算法自适应调整学习机制

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