华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2010, Vol. 38 ›› Issue (12): 79-83.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.12.015
余伟 罗飞 杨红 许玉格
Yu Wei Luo Fei Yang Hong Xu Yu-ge
摘要: 针对污水生化处理过程的非线性、大滞后等特点,建立了一种基于多神经网络的出水水质预测模型.通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用神经网络建立子模型;各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接以解决子模型相互之间的严重相关问题,从而提高了模型的精度和鲁棒性;同时,应用改进目标函数以提高对偏高值的建模精度,采用加权反馈校正以提高模型的泛化能力.将该方法应用于某污水处理厂出水氨氮指标的预测,结果验证了模型的有效性.