本文设计了基于ESN(Echo state network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络和反向传播(back propagation,BP)神经网络...
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本文设计了基于ESN(Echo state network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络和反向传播(back propagation,BP)神经网络方法比较,验证了基于ESN神经网络模型预测的可行性。实验结果表明,与径向基神经网络和反向传播神经网
在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一。本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法。该软测量方法通过实际运行数据,利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)筛选出与出水TP相关性强的过程变量;同时,利用FNN建立了出水TP与相关性变量之间的软测量模型,并将该方法嵌入到污水处理运行系统。实验结果显示该软测量方法能够实现出水TP的实时预测,并且具有较好的预测精度。
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