污水处理过程的QSOM出水水质预报

【摘要】：针对活性污泥污水处理过程中微生物活动的不确定性、生化反应的复杂性及工艺参数的强耦合和大滞后等特性,提出一种量子自组织特征映射神经网络(QSOM)方法来进行出水水质预报。该方法将出水水质在异常情况下所对应的进水数据样本转换成量子态形式提交给网络输入层,通过计算量子输入与相应权值的相关系数作为网络的最佳输入匹配,学习规则中采用量子门更新网络权值。最后通过某污水处理厂生化处理过程中的实际运行数据的实验表明所提预报方法是有效的。 【作者单位】： 重庆大学自动化学院;重庆大学城市建设与环境工程学院;
【关键词】： 量子自组织特征映射神经网络 量子神经元 污水处理 水质预报
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60974090) 教育部博士点基金资助项目(200806110021) 中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS10170005)
【分类号】：X703
【正文快照】： 作为国内大多数污水处理厂所通用一种污水处理方法,活性污泥工艺是通过活性污泥在污水中的凝聚、吸附、氧化、分解和沉淀等作用以去除其中的有机污染物。由于微生物活动的未知性、生化反应的复杂性及工艺参数的时变性,通过对工艺流程建立精确的机理模型来分析和预报关键水质

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