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

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基于多神经网络的污水氨氮预测模型

余伟 罗飞 杨红 许玉格   

  1. 华南理工大学 自动化科学与工程学院, 广东 广州 510640
  • 收稿日期:2010-03-02 修回日期:2010-06-03 出版日期:2010-12-25 发布日期:2010-12-25
  • 通信作者: 余伟(1970-),男,博士生,主要从事智能建模与预测、经济预测研究. E-mail:yuwei@gz.gov.cn
  • 作者简介:余伟(1970-),男,博士生,主要从事智能建模与预测、经济预测研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60774032); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070561006); 广东省自然科学基金博士启动项目(9451064101002853)

Multiple Neural Network-Based Model to Predict Ammonia Nitrogen Content in Wastewater

Yu Wei  Luo Fei  Yang Hong  Xu Yu-ge   

  1. School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2010-03-02 Revised:2010-06-03 Online:2010-12-25 Published:2010-12-25
  • Contact: 余伟(1970-),男,博士生,主要从事智能建模与预测、经济预测研究. E-mail:yuwei@gz.gov.cn
  • About author:余伟(1970-),男,博士生,主要从事智能建模与预测、经济预测研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(60774032); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070561006); 广东省自然科学基金博士启动项目(9451064101002853)

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.

关键词: 神经网络, 建模, 污水处理, 反馈, 减聚类, 主元递归

Abstract:

In order to overcome the nonlinearity and large time delay in the biochemical process of wastewater,this paper proposes a prediction model of effluent quality based on the multiple neural network.In this model,the input space is divided into several subspaces via the subtractive clustering,and the corresponding submodels are established based on neural network in the subspaces.Then,in order to eliminate the severe correlation among the submodels and to improve the accuracy and robustness of the model,the submodels are combined via the principal component regression(PCR).Moreover,the prediction accuracy of the high measured value is improved by using a modified objective function and the generalization ability of the model is strengthened via the weighted feedback correction.Finally,the proposed method is applied to the prediction of ammonia nitrogen content of the effluent from a wastewater treatment plant,and the results verify the effectiveness of the proposed method.

Key words: neural network, modeling, wastewater treatment, feedback, subtractive clustering, principal component regression