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基于PSO算法优化的RBF神经网络水厂混凝投药控制
文献摘要：
在PSO算法优化后的RBF神经网络的基础上,建立了误差反向传播的非线性高维映射水厂投药量动态模型.优化后的RBF模型,平均相对误差降低25.04％,最大相对误差降低1.101,相较于原始模型具有更快的迭代收敛速度,对丰水期和枯水期的源水水质都有较高的模拟精度,减少了水厂在每个处理单元的机理模拟,直接得出投药与源水水质的映射关系,对不同工艺的水厂也具有较好的适应性.
文献关键词：
水厂投药;RBF神经网络;PSO粒子群;给水处理
中图分类号：
作者姓名：
庹婧艺;徐冰峰;徐悦;喻岚;王雪颖;郭露遥
作者机构：
昆明理工大学 建筑工程学院,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]庹婧艺;徐冰峰;徐悦;喻岚;王雪颖;郭露遥-.基于PSO算法优化的RBF神经网络水厂混凝投药控制)[J].工业安全与环保,2022(09):83-86
A类：
水厂投药
B类：
PSO,算法优化,RBF,混凝投药,误差反向传播,高维,药量,动态模型,平均相对误差,迭代收敛,收敛速度,丰水期,枯水期,源水,模拟精度,处理单元,接得,映射关系,不同工艺,给水处理
AB值：
0.329369
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