检索结果-内蒙古大学图书馆

第三十八届中国控制会议

作者：任忠铭李文静乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对实际污水处理过程中BOD难以准确测量的问题,本文提出了基于递归RBF神经网络的出水BOD预测模型,由于在建模过程中输入变量选择对模型预测精度影响较大,所以提出了一种基于引力搜索算法(GSA)的出水BOD特征选择方法,该方法将神经网络... 详细信息

针对实际污水处理过程中BOD难以准确测量的问题,本文提出了基于递归RBF神经网络的出水BOD预测模型,由于在建模过程中输入变量选择对模型预测精度影响较大,所以提出了一种基于引力搜索算法(GSA)的出水BOD特征选择方法,该方法将神经网络的均方根误差(RMSE)作为粒子的适应度函数,将特征变量选择转换成0-1组合优化问题,来选取出最优特征子集。将该方法选取出的最优特征子集作为递归RBF神经网络的输入,来对出水BOD进行预测。将实验结果与其他方法进行比较,结果表明所提出的算法能够在保证预测精度的前提下选取出最精简的输入变量,证明了算法的有效性。

关键词：特征选择引力搜索算法软测量递归RBF神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊神经网络的膜生物反应器透水率多步预测

基于模糊神经网络的膜生物反应器透水率多步预测

引用

第三十八届中国控制会议

作者：韩红桂张芊乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理过程中膜生物反应器(Membranebio-reactor,MBR)透水率难以预测的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的多步预测方法。首先,采用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对膜污染中的过程变... 详细信息

针对污水处理过程中膜生物反应器(Membranebio-reactor,MBR)透水率难以预测的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的多步预测方法。首先,采用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对膜污染中的过程变量降维,得到膜透水率的辅助变量。其次,建立了基于模糊神经网络的透水率软测量模型,实现对当前时刻透水率的预测。最后,设计了一种基于时间差分(Time difference,TD)方法的多步预测模型,通过在迭代预测中更新辅助变量来减少每步的预测误差,进而提升对透水率的多步预测效果。结果表明,该预测方法能够实现对膜透水率的精确多步预测,具有较好的预测精度。

关键词：膜污染透水率软测量模糊神经网络多步预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC2019）

作者：乔俊飞郭子豪汤健北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

城市固体废物焚烧（MSWI）是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英（DXN）。长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难... 详细信息

城市固体废物焚烧（MSWI）是目前国内外广泛应用的生活垃圾资源化处理技术,其存在"邻避效应"的主要原因之一是排放具有高毒性、持久性等污染特性的二噁英（DXN）。长周期、高成本的离线检测方式导致DXN排放浓度的实时监测难以实现。针对上述问题,本文提出基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法。首先,从单特征与DXN相关性视角,结合相关系数和互信息构建综合评价值指标,实现MSWI多个子系统过程变量的第1层特征选择;接着,从多特征冗余性和特征选择鲁棒性视角,多次运行基于遗传算法-偏最小二乘法（GA-PLS）的特征选择算法,实现第2层特征选择;最后,结合上层选择特征的统计频次、模型预测性能及机理知识进行第3层特征选择,构建得到DXN排放浓度软测量模型。结合某焚烧厂的多年DXN检测数据验证了所提方法的有效性。

关键词：城市生活垃圾焚烧（MSWI）二噁英（DXN）特征选择相关性冗余性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于火焰图像颜色特征提取的城市固废焚烧过程燃烧工况识别

基于火焰图像颜色特征提取的城市固废焚烧过程燃烧工况识别

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：乔俊飞段滈杉汤健北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

国内城市固体废物（MSW）的组分复杂,领域专家通常依据经验观测火焰视频图像识别焚烧炉燃烧状态进而调整MSW焚烧（MSWI）过程操作参数,难以维持稳定的运行工况。针对上述问题,本文提出了基于火焰图像颜色矩特征的MSWI过程燃烧工况识别... 详细信息

国内城市固体废物（MSW）的组分复杂,领域专家通常依据经验观测火焰视频图像识别焚烧炉燃烧状态进而调整MSW焚烧（MSWI）过程操作参数,难以维持稳定的运行工况。针对上述问题,本文提出了基于火焰图像颜色矩特征的MSWI过程燃烧工况识别方法。首先,对焚烧火焰图像进行去雾和去噪预处理,提高图像清晰度;接着,将图像转换到适合视觉系统识别的HSV空间后采用滑窗分块提取颜色矩特征,采用主成分分析（PCA）提取潜在特征以消除高维颜色矩特征间的共线性;最后,以提取的相互独立的潜在特征为输入,采用最小二乘支持向量机（LSVM）算法构建燃烧工况识别模型。基于国内某厂的实际焚烧图像仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧(MSWI) 图像预处理 HSV颜色模型潜在特征提取(PCA) 最小二乘支持向量机(LSSVM)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征选择和选择性集成策略的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

基于特征选择和选择性集成策略的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度...

引用

第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：汤健乔俊飞徐喆郭子豪北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)对生态环境以及人类健康具有巨大现实和潜在危害。DXN排放浓度的连续实时检测对实现焚烧过程运行优化和城市污染控制至关重要。DXN生成机理的复杂性导致其与MSWI输入输出变量间的映射关系难以... 详细信息

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)对生态环境以及人类健康具有巨大现实和潜在危害。DXN排放浓度的连续实时检测对实现焚烧过程运行优化和城市污染控制至关重要。DXN生成机理的复杂性导致其与MSWI输入输出变量间的映射关系难以表征。针对上述问题,本文提出了一种基于特征选择和选择性集成策略的DXN排放浓度软测量方法。首先,对焚烧流程过程变量和易检测排放气体浓度数据进行预处理,获得DXN排放浓度建模样本;接着,基于线性潜结构映射算法的变量投影重要性(VIP)和依据经验设定的输入特征选择比率,确定软测量模型输入特征;最后,基于操纵训练样本集成构造策略,构建自适应确定核参数的选择性集成软测量模型。该方法适合于构建基于小样本数据的难以检测参数软测量模型。采用文献和实际MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：城市生活垃圾焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 潜结构映射算法特征选择选择性集成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊神经网络的污泥膨胀智能预测

基于模糊神经网络的污泥膨胀智能预测

引用

第三十八届中国控制会议

作者：韩红桂董立新乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对目前污泥膨胀现象征兆信息难以获取的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的污泥膨胀多指标智能预测的方法。首先,通过分析污泥膨胀的机理,获取了影响污泥膨胀的主要水质变量和评价污泥膨胀的指标变量。其次,采用偏最小二乘算法(Pa... 详细信息

针对目前污泥膨胀现象征兆信息难以获取的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的污泥膨胀多指标智能预测的方法。首先,通过分析污泥膨胀的机理,获取了影响污泥膨胀的主要水质变量和评价污泥膨胀的指标变量。其次,采用偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)选取与指标性变量相关性最大的变量作为污泥膨胀的特征变量。最后,设计了一种基于模糊神经网络的污泥膨胀多指标预测模型,实现污泥膨胀的在线预测。通过实验验证了污泥膨胀多指标智能预测方法的有效性。

关键词：智能诊断污泥膨胀模糊神经网络多指标

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

污水处理出水BOD区间预测建模

引用

哈尔滨工业大学学报 2018年第2期50卷 71-76页

作者：柴伟纪镐南北京工业大学信息学部自动化学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室(北京工业大学) 北京100124 数字社区教育部工程研究中心(北京工业大学) 北京100124

生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向... 详细信息

生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向基函数神经网络的逼近能力,将其用于污水处理出水BOD软测量建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述.在污水处理系统运行过程中,所建立好的软测量模型可以预测出水BOD的上下界.此外,建立多个软测量模型,并将多模型测量结果进行融合以降低单一模型所给结果的保守性.实验结果表明本文方法的有效性.

关键词：软测量污水处理径向基函数神经网络集员辨识区间预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于条件随机场模型的室内地图匹配算法

引用

仪器仪表学报 2018年第5期39卷 107-114页

作者：郭红雨任明荣王普北京工业大学信息学部自动化学院北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

基于微机械系统（MEMS）技术的惯性导航系统（INS）,在室内定位领域受到了广泛的关注。为解决其定位精度随时间发散的问题,学者们提出融合室内地图的解决方法。但是目前的室内地图匹配算法存在匹配正确率不高、计算量大等问题。为了提... 详细信息

基于微机械系统（MEMS）技术的惯性导航系统（INS）,在室内定位领域受到了广泛的关注。为解决其定位精度随时间发散的问题,学者们提出融合室内地图的解决方法。但是目前的室内地图匹配算法存在匹配正确率不高、计算量大等问题。为了提高匹配的正确率,研究了一种基于条件随机场模型的地图匹配算法。算法采用闭环设计,将行人的最优匹配点作为个人导航系统的反馈量,对惯性导航系统输出的位置进行修正。位置修正提高了惯性导航输出位置信息的精度,因此将观测点坐标作为条件随机场模型的一个特征量。坐标点的提取是以行人行走的固定长度为依据,相对于已有文献中基于步长为坐标点的提取方式,该模型结构减小了每次状态点选取的个数,从而减少了算法的计算量。多次实测结果表明,该算法提高了地图匹配的正确率。

关键词：微机械系统个人导航条件随机场地图匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于E-LSTM循环神经网络的制冷设备状态预测

引用

测控技术 2019年第12期38卷 40-45页

作者：徐晨蕊贾克斌刘鹏宇北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

制冷设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决制冷设备运行状态难以准确预测等问题,提出使用改进型LSTM(Enhanced-LSTM)对制冷设备的状态进行预测。通过使用均值滤波的方法对原始数据进... 详细信息

制冷设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决制冷设备运行状态难以准确预测等问题,提出使用改进型LSTM(Enhanced-LSTM)对制冷设备的状态进行预测。通过使用均值滤波的方法对原始数据进行预处理,填补空缺值,处理异常值。对特征进行相关性分析,选择与制冷设备状态关联系数较大的特征:PUE、冷源功率、冷冻二次泵作为研究对象,实现基于E-LSTM的网络结构的设计、训练和预测,最后对预测结果进行比较分析。通过与线性回归、SVR、GRU、RNN、LSTM等模型的对比实验,表明了所改进的E-LSTM神经网络对制冷设备的运行状态有更高的预测精度。对制冷设备里的重要参数进行预测,在理论研究方面为制冷设备检修风险评估分析提供科学、真实、有效的数据,保证数据中心正常工作。

关键词：预测深度学习 LSTM 制冷设备智能化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

城市污水处理过程模型研究综述

引用

信息与控制 2018年第2期47卷 129-139页

作者：乔俊飞卢超王磊韩红桂北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

城市污水处理过程受进水流量、进水成份、污染物负荷、水温、天气变化和微生物反应特性等因素影响,存在较强的非线性和严重的干扰;同时,由于生化反应中微生物的生存规律复杂、污水处理各组分反应特性未被完全辨识,实现污水处理过程精确... 详细信息

城市污水处理过程受进水流量、进水成份、污染物负荷、水温、天气变化和微生物反应特性等因素影响,存在较强的非线性和严重的干扰;同时,由于生化反应中微生物的生存规律复杂、污水处理各组分反应特性未被完全辨识,实现污水处理过程精确建模仍极具挑战性.本文从城市污水处理过程模型发展的角度出发,阐述了污水处理过程建模的研究现状,尤其是机理模型、智能特征模型和混合模型在城市污水处理过程中取得的成果.最后,指出了城市污水处理过程仍需解决的问题,并对未来的发展作了进一步的展望.

关键词：污水处理过程机理模型智能特征混合模型知识

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：