典型文献
基于VW-IGRBF神经网络的出水BOD软测量
文献摘要：
针对污水处理过程具有复杂非线性特性以及出水BOD难以精确测量的问题,文中提出一种基于变宽度的逆平方根和高斯函数线性组合的RBF神经网络软测量方法.神经网络的激活函数由逆平方根函数和高斯函数线性组合,弥补了单一激活函数在某些区间饱和的问题,提高了隐层激活函数的表达能力和自适应能力.由于激活函数的宽度对模型的泛化性能有较大的影响,因此引入基于核密度的变宽度策略可以有效提高网络泛化能力.文中采用改进LM算法实现了神经网络参数的在线学习.基于污水处理过程实际运行数据的仿真实验表明,所提方法对于出水BOD具有较高的预测精度和良好的自适应能力.
文献关键词：
变宽度;组合函数;RBF;软测量;出水BOD;激活函数;核密度;LM算法
中图分类号：
作者姓名：
赵豆豆;张伟
作者机构：
河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作454000
文献出处：
引用格式：
[1]赵豆豆;张伟-.基于VW-IGRBF神经网络的出水BOD软测量)[J].电子科技,2022(05):26-32
A类：
IGRBF
B类：
VW,BOD,污水处理过程,非线性特性,精确测量,变宽度,平方根,高斯函数,数线,线性组合,软测量方法,激活函数,表达能力,自适应能力,泛化性能,核密度,泛化能力,LM,算法实现,网络参数,在线学习,实际运行,运行数据,组合函数
AB值：
0.277135
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