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ANN(人工神经网络)在污水处理中的应用
作者: 编辑: 来源: 发布日期: 2020.09.25
信息摘要:
污水处理过程具有多变量、非线性、时变性与随机性的特点,其控制过程十分复杂,采用传统的控制方法难以实现污水处理的实时控制。

污水处理过程具有多变量、非线性、时变性与随机性的特点,其控制过程十分复杂,采用传统的控制方法难以实现污水处理的实时控制。智能控制可以解决用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。使用阻垢剂能有效保护设备不被腐蚀,设备运行顺畅。

智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合与集成。ANN(人工神经网络),是通过模拟人脑的神经网络结构和行为,用大量简单的处理单元广泛连接所组成的复杂网络。它最大优点是可以充分逼近任意复杂的非线性关系,有较强的学习能力和容错性,同时能够处理定量、定性数据,能够利用连接的结构与其他控制方法及人工智能相结合。使用阻垢剂能有效保护设备不被腐蚀,设备运行顺畅。

阻垢剂

ANN的预测能力在很大程度上依赖于驯化数据的状况。这是因为ANN存在着某些缺点:不适合表达基于规则的知识,不能很好地利用已有的经验知识,网络训练时间长有可能导致陷入非要求的局部极值。如果数据中有干扰和不确定性,则过界间题常会出现。

改进神经网络以及与其他智能控制技术结合可以在一定程度上弥补这些不足。常用于污水处理中的神经网络有BP(误差反向传播)神经网络、RBF( 径向基函数)神经网络、自适应神经网络等。使用阻垢剂能有效保护设备不被腐蚀,设备运行顺畅。

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