华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2008, Vol. 36 ›› Issue (5): 113-118.

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基于先验知识的混凝沉淀过程神经网络建模

史步海 朱学峰 陈锦威   

  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:2007-09-28 修回日期:2008-01-18 出版日期:2008-05-25 发布日期:2008-05-25
  • 通信作者: 史步海(1963-),男,副教授,主要从事计算机远程监控及智能控制、大时滞系统的建模优化和控制方面的研究. E-mail:bhshi@scut.edu.cn
  • 作者简介:史步海(1963-),男,副教授,主要从事计算机远程监控及智能控制、大时滞系统的建模优化和控制方面的研究.
  • 基金资助:

    广东省科技攻关项目(2005B10201005)

Neural-Network Modeling of Coagulation Sedimentation Process Based on Prior Knowledge

Shi Bu-hai  Zhu Xue-feng  Chen Jin-wei   

  1. School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2007-09-28 Revised:2008-01-18 Online:2008-05-25 Published:2008-05-25
  • Contact: 史步海(1963-),男,副教授,主要从事计算机远程监控及智能控制、大时滞系统的建模优化和控制方面的研究. E-mail:bhshi@scut.edu.cn
  • About author:史步海(1963-),男,副教授,主要从事计算机远程监控及智能控制、大时滞系统的建模优化和控制方面的研究.
  • Supported by:

    广东省科技攻关项目(2005B10201005)

摘要: 结合最优化方法中的惩罚函数,把先验知识通过惩罚函数加入到神经网络的性能函数当中,从而达到在少数据样本的神经网络训练下最终所得模型更加符合先验知识的要求.文中通过对具体的混凝沉淀大时滞过程进行神经网络建模仿真,发现该方法训练所得模型可靠程度更高.文中还对约束条件的强弱和惩罚因子的关系进行了论述.

关键词: 惩罚函数, 先验知识, 神经网络, 约束, 混凝沉淀

Abstract:

In this paper,first,by using the penalty function of the optimization method,the prior knowledge of an object is added to the performance function of a neural network,which makes the eventual trained model accord well with the demands of the prior knowledge even in the condition of less data samples.Then,a simulation with the neural network model of a real coagulation sedimentation process with large time delay is performed,the results verifying the reliability of the model trained by the above-mentioned method.Finally,the relationship between the constraint weight and the penalty factor is discussed.

Key words: penalty function, prior knowledge, neural network, constraint, coagulation sedimentation