基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究 被引量：24

1

作者 乔俊飞 安茹 韩红桂 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第9期1301-1305,共5页

针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算... 针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算法优化RBF网络的结构和参数,结合北京市某污水处理厂的实测数据,对出水氨氮的预测进行仿真并与其他模型对比,结果显示,该模型具有预测误差相对较小,预测准确等优点,说明该预测模型对于氨氮的预测具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 径向基函数网络 梯度下降算法 氨氮预测 软测量

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基于人工神经网络的污水处理出水水质预测模型 被引量：17

2

作者 陈威 陈会娟 +1 位作者 戴凡翔 李忠 《给水排水》 CSCD 北大核心 2020年第S01期990-994,共5页

出水水质稳定达标是污水处理行业所追求的目标,但目前并没有成熟的污水处理出水水质预测模型。基于活性污泥法污水处理工艺技术原理及上海某污水处理厂工艺运行数据,考虑与污水处理出水水质密切相关的7个因素,即进水化学需氧量、氨氮、p... 出水水质稳定达标是污水处理行业所追求的目标,但目前并没有成熟的污水处理出水水质预测模型。基于活性污泥法污水处理工艺技术原理及上海某污水处理厂工艺运行数据,考虑与污水处理出水水质密切相关的7个因素,即进水化学需氧量、氨氮、pH值、生物池配水流量、曝气量、溶解氧、污泥浓度,采用BP神经网络算法建立污水处理出水COD和氨氮预测模型,并对模型准确性进行了验证。结果表明,所建模型预测出水COD和氨氮与实测结果相吻合,出水COD预测误差在±2.5mg/L范围内,出水氨氮预测误差在±1.0mg/L范围内,为污水处理工艺高效、稳定运行提供指导。 展开更多

关键词 污水处理 活性污泥法 人工神经网络 化学需氧量预测 氨氮预测

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SOA优化BP神经网络的水体氨氮预测模型 被引量：7

3

作者 潘赢 贾国庆 郜伟伟 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第2期40-44,共5页

为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和... 为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值对其进行训练。仿真结果表明所提出的新模型对水体中的氨氮含量具有更高的预测精度,且提出模型的收敛速度较传统BP神经网络更快,可更好的应用于复杂水体中氨氮的预测。 展开更多

关键词 BP神经网络 海鸥优化算法 水质 氨氮预测

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基于尖峰自组织径向基网络的氨氮软测量方法 被引量：6

4

作者 卢超 杨翠丽 乔俊飞 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2017年第6期752-758,共7页

针对污水处理过程氨氮实时测量难的问题,提出了一种基于尖峰自组织径向基神经网络(spiking self-organizing RBF neural network,SSORBF)的氨氮软测量方法.首先,该方法通过选取对氨氮预测影响较大的辅助变量,利用SSORBF神经网络建立主... 针对污水处理过程氨氮实时测量难的问题,提出了一种基于尖峰自组织径向基神经网络(spiking self-organizing RBF neural network,SSORBF)的氨氮软测量方法.首先,该方法通过选取对氨氮预测影响较大的辅助变量,利用SSORBF神经网络建立主元变量和预测变量的非线性关系;其次,采用尖峰机制和梯度下降算法调整网络结构和参数;最后,将SSORBF神经网络应用于污水处理实际运行过程.仿真结果表明,该方法有效地实现了氨氮浓度的在线预测,提高了网络的预测精度和自适应能力. 展开更多

关键词 尖峰机制 自组织径向基网络 氨氮预测 软测量

原文传递

基于AK-RBF神经网络的出水氨氮软测量方法研究 被引量：2

5

作者 赵豆豆 张伟 +1 位作者 黄卫民 张春辉 《软件导刊》 2020年第10期34-38,共5页

为解决污水处理过程出水氨氮难以精确测量问题,提出一种基于自适应核函数RBF神经网络的出水氨氮软测量方法。由于隐层激活函数对神经网络性能影响较大,AK-RBF神经网络将基于欧几里得的高斯核与余弦核通过线性组合形成新的隐层神经元激... 为解决污水处理过程出水氨氮难以精确测量问题,提出一种基于自适应核函数RBF神经网络的出水氨氮软测量方法。由于隐层激活函数对神经网络性能影响较大,AK-RBF神经网络将基于欧几里得的高斯核与余弦核通过线性组合形成新的隐层神经元激活函数。网络参数学习采用梯度下降算法推导的迭代公式更新以提高网络预测精度。仿真实验表明,基于AK-RBF神经网络的出水氨氮软测量方法能够在线预测出水氨氮,比RBF神经网络具有更高的预测精度和更好的自适应能力。 展开更多

关键词 RBF神经网络 自适应核 氨氮预测 欧氏距离和余弦距离

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鄂尔多斯某燃煤电厂污染物在细砂和砂质粉土层中的运移规律 被引量：2

6

作者 禚文婧 丁爱中 +2 位作者 贾文娟 刘宝蕴 梁信 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期177-184,共8页

以燃煤电厂较为集中的鄂尔多斯为研究区域,选取目前易被忽视的2种电厂污染物氨氮、氟离子作为污染因子,探究此类污染物在区域内非饱和带土壤细砂、砂质粉土层的运移规律。通过室内实验、Hydrus-1D软件建立模型进行模拟预测,以获得污染... 以燃煤电厂较为集中的鄂尔多斯为研究区域,选取目前易被忽视的2种电厂污染物氨氮、氟离子作为污染因子,探究此类污染物在区域内非饱和带土壤细砂、砂质粉土层的运移规律。通过室内实验、Hydrus-1D软件建立模型进行模拟预测,以获得污染物垂向分布规律。由动态淋滤实验可知:污染物在细砂中的完全穿透时间小于砂质粉土;Hydrus-1D模拟值与实测值相关性较好,相关系数为0. 950~0. 996;模型校准后,获得用于模拟预测的最佳参数值,细砂土与砂质粉土弥散度α分别为0. 937,0. 75 cm;氨氮在细砂土与砂质粉土中溶质反应参数Kd、Nu分别为2. 5 mg/m L,50. 9 m L/mg,氟离子分别为4. 83 mg/m L,28. 91 m L/mg;模拟持续排放污染物情况可知,短时间内可穿透10 m厚细砂土层,砂质粉土层对污染物截留能力相对较优;高浓度污染物一次性入渗时,高浓度污染物一次性入渗时,污染物10天时穿透10 m砂土层,180 d时氨氮污染物穿透砂质粉土层,氟化物未能穿透。模拟预测可判断污染物是否能够穿透非饱和带进入地下水取决于污染物浓度、土层质地与厚度、污染物排放时间等因素的共同影响。 展开更多

关键词 燃煤电厂 氨氮 氟离子 细砂 砂质粉土 数值模拟预测

原文传递

基于随机森林的循环水养殖氨氮预测模型研究 被引量：1

7

作者 巫莉莉 黄志宏 +1 位作者 何斌斌 曾鸣 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第4期207-214,共8页

分析和建立深井海水工厂化循环水氨氮含量与养殖对象的数量、均重、饲料投喂量之间的非线性关系。利用离差归一化方法对样本数据进行预处理,并利用Bootstrap方法随机有放回采样生成多个训练集;提出一种基于随机森林回归算法的集成式机... 分析和建立深井海水工厂化循环水氨氮含量与养殖对象的数量、均重、饲料投喂量之间的非线性关系。利用离差归一化方法对样本数据进行预处理,并利用Bootstrap方法随机有放回采样生成多个训练集;提出一种基于随机森林回归算法的集成式机器学习方法构建预测模型,对养殖水体中的氨氮含量进行预测,并与支持向量机回归和最小二乘线性回归模型进行对比分析。通过5折交叉验证和8折交叉验证实验表明,以均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,以绝对均值误差作为评价函数,所提方法的绝对均值误差为0.1355,与最小二乘线性回归、支持向量机回归方法进行比较,其误差分别减少62.66%和39.85%。所提方法在进行小样本预测应用中具有较高的预测精度及泛化能力,可为海水工厂化循环水养殖水体中氨氮含量精准预测提供理论依据和参数支持。 展开更多

关键词 智能算法 海水 工厂化 循环水养殖 氨氮预测 机器学习

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改进型T-S模糊神经网络的出水氨氮预测 被引量：1

8

作者 崔心惠 李文萱 詹玉新 《云南化工》 CAS 2021年第8期104-107,共4页

由于污水在复杂的处理过程中无法进行出水氨氮(NH_(4)-N)值的实时检测,提出一种改进型T-S模糊神经网络(TSFNN)的算法来对出水NH4-N进行有效预测。利用主元分析法和"统计产品与服务解决方案"(SPSS)软件对出水NH4-N浓度的关键... 由于污水在复杂的处理过程中无法进行出水氨氮(NH_(4)-N)值的实时检测,提出一种改进型T-S模糊神经网络(TSFNN)的算法来对出水NH4-N进行有效预测。利用主元分析法和"统计产品与服务解决方案"(SPSS)软件对出水NH4-N浓度的关键影响因子进行筛选,选择主要特征变量作为输入。针对TSFNN结构,采用模糊C-均值聚类算法(FCM)对其进行初始化。结果表明,该算法对出水氨氮值的预测具有良好的预测精度且保证了处理过程的时效性。 展开更多

关键词 出水氨氮 模糊C-均值聚类 T-S模糊神经网络 预测

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智能算法在水体氨氮含量预测中的应用研究综述 被引量：9

9

作者 巫莉莉 黄志宏 +1 位作者 何斌斌 曾鸣 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第6期191-196,共6页

随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误... 随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误差小等优点,正逐步被应用到水体氨氮污染治理中。综述神经网络、粒子群、遗传算法等智能算法在水体氨氮含量预测中的研究进展,指出多种智能算法的组合应用将是预测水体氨氮含量、有效治理氨氮污染的应用发展方向,并提出进一步完善研究方法的建议。 展开更多

关键词 氨氮污染治理 智能算法 神经网络 向量机 水体氨氮预测 实时性

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基于小波降噪和LSTM的海参养殖氨氮预测 被引量：3

10

作者 李先鹏 吴若男 +1 位作者 王魏 李双双 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第4期587-592,626,共7页

海参具有极高的营养价值和药用价值,水质环境对其产量有一定的影响。为了更好地调控水质,尽可能使海参生长在最佳状态,采用改进的小波降噪方法处理数据,建立长短期记忆(LSTM)神经网络模型对海参养殖环境中的氨氮浓度进行预测。实验分别... 海参具有极高的营养价值和药用价值,水质环境对其产量有一定的影响。为了更好地调控水质,尽可能使海参生长在最佳状态,采用改进的小波降噪方法处理数据,建立长短期记忆(LSTM)神经网络模型对海参养殖环境中的氨氮浓度进行预测。实验分别采用多影响因素作为模型的输入,氨氮浓度作为输出,建立氨氮浓度与各水质因子之间的关系模型,实现氨氮浓度预测。实验结果表明,改进的小波降噪方法有效减少了噪声,LSTM神经网络模型在海参养殖水质预测中效果显著。所提方法为海参养殖下一步水质调控提供了参考数据,进而可提高海参养殖的质量和产量。 展开更多

关键词 海参养殖 LSTM 小波降噪 氨氮浓度预测

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基于贝叶斯与元学习的氨氮浓度预测模型优化

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作者 刘懿纬 王魏 +2 位作者 张淑雨 孙俊洋 李双双 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期236-243,共8页

针对小样本数据下氨氮浓度模型预测精度不高、收敛速度较慢的问题,采用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)建立氨氮浓度预测模型,并利用贝叶斯优化算法和元学习机制对模型进行优化。其中贝叶斯优化算法用来优化预测模型的超参... 针对小样本数据下氨氮浓度模型预测精度不高、收敛速度较慢的问题,采用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)建立氨氮浓度预测模型,并利用贝叶斯优化算法和元学习机制对模型进行优化。其中贝叶斯优化算法用来优化预测模型的超参数,同时给出模型参数的初始值,再使用Meta-LSTM算法学习模型梯度并允许优化器之间进行参数共享和更新,最终实现对氨氮浓度预测模型的优化。将该方法与LSTM、GRU和RNN模型进行对比试验,结果显示,研究所建模型对氨氮浓度预测的均方根误差、平均绝对误差和均方误差分别为0.0276、0.0239和0.00076,均优于其他预测模型。表明基于贝叶斯和元学习的氨氮浓度预测模型对小样本数据建模有效,可以实现网络快速收敛,精度满足水产养殖中氨氮浓度预测需求。 展开更多

关键词 贝叶斯优化 氨氮浓度预测 Meta-LSTM 元学习

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基于HCPS多层感知器的污水处理后氨氮浓度测量 被引量：2

12

作者 高明 崔钶 +1 位作者 李昊 栗三一 《轻工学报》 CAS 2018年第6期92-100,108,共10页

针对现污水处理后出水氨氮预测模型中隐含层神经元存在过大冗余而浪费资源的问题,提出了一种基于敏感度和互信息的混合增加删减的神经网络结构调整算法(HCPS).该算法重新定义了敏感度公式,利用敏感度和互信息自适应地调整网络结构,删除... 针对现污水处理后出水氨氮预测模型中隐含层神经元存在过大冗余而浪费资源的问题,提出了一种基于敏感度和互信息的混合增加删减的神经网络结构调整算法(HCPS).该算法重新定义了敏感度公式,利用敏感度和互信息自适应地调整网络结构,删除敏感度过低的隐含神经元,分裂过大的隐含层神经元,合并互信息过大的两个隐含层神经元.在污水处理基准仿真平台BSM1上的验证结果表明,HCPS算法可以获得更紧凑的网络结构,用于出水氨氮浓度预测精度较高. 展开更多

关键词 污水处理 氨氮浓度预测 软测量技术 神经网络结构自调整算法 多层感知器 结构自组织

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厌氧消化过程氨抑制研究进展 被引量：25

13

作者 杜连柱 杨继东 +2 位作者 张克强 梁军锋 崔文文 《可再生能源》 CAS 北大核心 2012年第4期70-74,共5页

随着厌氧消化理论研究的不断深入,厌氧消化工艺的研发和应用取得了迅速的发展,但处理效率低和!运行稳定性差是厌氧消化中普遍存在的问题,其中氨积累引发氨抑制是主要原因之一。文章简述了厌氧消化过程中氨抑制产生的机理及氨抑制的主要... 随着厌氧消化理论研究的不断深入,厌氧消化工艺的研发和应用取得了迅速的发展,但处理效率低和!运行稳定性差是厌氧消化中普遍存在的问题,其中氨积累引发氨抑制是主要原因之一。文章简述了厌氧消化过程中氨抑制产生的机理及氨抑制的主要影响因素,介绍了氨抑制过程中微生物变化规律研究现状,总结了消除和缓解氨抑制的方法,并提出了厌氧消化氨抑制的重点研究方向。 展开更多

关键词 厌氧消化 氨抑制 氨氮 挥发性脂肪酸 模型预测

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基于改进深度信念网络的池塘养殖水体氨氮预测模型研究 被引量：12

14

作者 陈英义 成艳君 +2 位作者 杨玲 刘烨琦 李道亮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期195-202,共8页

水体氨氮是影响水产养殖质量和产量的关键参数之一。然而,池塘养殖环境复杂多变,氨氮含量影响因子众多,且各因子之间相互关联并呈现非线性变化,同时,获取的数据存在大量噪声。因此,采用数学方法及传统神经网络很难精准预测氨氮含量,且... 水体氨氮是影响水产养殖质量和产量的关键参数之一。然而,池塘养殖环境复杂多变,氨氮含量影响因子众多,且各因子之间相互关联并呈现非线性变化,同时,获取的数据存在大量噪声。因此,采用数学方法及传统神经网络很难精准预测氨氮含量,且在进行数据训练时存在局部收敛和计算效率差的问题。针对上述问题,首先,通过主成分分析筛选影响氨氮含量变化的主要因子作为模型输入,利用小波阈值方法实现噪声消除;然后,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)并结合多变量深度信念网络(multi-variable deep belief network, MDBN)预测模型,对池塘养殖水体溶解氧预测,并与传统最小二乘支持向量机、BP神经网络、DBNs(deep belief networks)模型进行了比较分析。研究结果表明,该文所提方法其平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为0.1172,与传统最小二乘支持向量机、BP神经网络、DBNs方法进行对比,其MAPE分别降低了0.285 9、0.214 6、0.013 9。除此之外,随着样本数量增加,其模型绝对误差不断降低。因此,该文所提方法具有高的预测精度及泛化性能,研究可为池塘水体氨氮含量精准预测提供理论依据和参数支持。 展开更多

关键词 模型 主成分分析 水产养殖 氨氮预测 粒子群算法 深度信念网络 小波降噪

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基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计 被引量：4

15

作者 乔俊飞 安茹 韩红桂 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期159-167,共9页

针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输... 针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardt algorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和较快的收敛速度。最后,对提出的设计方法进行非线性函数仿真和污水处理出水参数氨氮建模,仿真结果表明,RBF神经网络能够根据研究对象自适应地动态调整RBF结构和参数,具有较好的逼近能力和更高的预测精度。 展开更多

关键词 RBF神经网络 相对贡献指标 改进的LM算法 结构设计 出水氨氮 收敛速度 预测精度

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基于GIS的盘龙江水环境分析与预测研究——以氨氮分析为例 被引量：3

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作者 张加龙 刘云根 +1 位作者 杨善 刘仁松 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第12期7360-7362,7364,共4页

综合运用地理信息系统(GIS)、水质预测模型、数据库、空间分析技术,实地采集盘龙江水样数据,以GPS空间位置点数据和QuickBird影像为基础,采用纳氏试剂比色法测定了盘龙江水样氨氮含量。使用样条函数插值的方法,对其现状水质进行了分类... 综合运用地理信息系统(GIS)、水质预测模型、数据库、空间分析技术,实地采集盘龙江水样数据,以GPS空间位置点数据和QuickBird影像为基础,采用纳氏试剂比色法测定了盘龙江水样氨氮含量。使用样条函数插值的方法,对其现状水质进行了分类。对盘龙江下游河段,综合考虑缓冲区内居民和农田因素,同时简化了完全混合模型,预测了该区域的氨氮含量。 展开更多

关键词 地理信息系统 水环境 氨氮 水质预测 内插分析

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