泛函网络预测模型研究及其在污水处理中的应用

【摘要】：泛函网络是由西班牙学者Enrique Castillo于1998年提出的一种建模方法,是对神经网络的一种延伸与推广,在诸多领域得到了广泛的应用,并且都表现出较好的性能。 本文对泛函网络进行深入探索和研究,将泛函网络建模方法与神经元分裂、调整机制及AIC准则进行有机融合,旨在针对非线性系统预测问题设计高效的非线性预测模型,并将其应用于预测污水处理厂入口Pb、Zn、Cd离子浓度和流量。 论文从泛函网络基函数选择的角度和泛函网络结构优化出发,针对目前泛函结构和基函数都是通过人类专家根据经验知识来做出判断,而泛函网络的结构和泛函参数往往很难由人工确定这一问题进行了研究。文中通过建立标准基函数池,利用神经元分裂机制和神经元调整机制来选择泛函网络模型的基函数进而确定泛函网络的结构形式,同时利用AIC准则来评价并确定泛函网络结构,选择最佳佳的泛函网络结构,为传统的泛函网络模型提供了一种新的模型和办法。最后,将基于改进泛函网络的预测模型应用于污水处理厂入口Pb、Zn、Cd离子浓度和流量的预测,同时与递推最小二乘预测方法和BP神经网络预测方法进行比较。通过对比分析可以看出,基于泛函网络的预测模型预测污水处理厂入口离子浓度和流量的相对误差更小、预测精度更高,能更好地用于指导污水处理过程。 【关键词】：泛函网络 非线性预测 神经元分裂-调整机制 AIC准则
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 预测方法研究现状9-10
• 1.3 泛函网络国内外研究现状10-13
• 1.3.1 泛函网络国外研究现状11
• 1.3.2 泛函网络国内研究现状11-13
• 1.4 本文结构安排13-15
• 第二章 泛函网络理论基础15-23
• 2.1 泛函神经元模型15-16
• 2.2 泛函网络的基本元素16-17
• 2.3 泛函网络拓扑结构类型17-19
• 2.3.1 一般泛函网络模型17
• 2.3.2 广义可结合泛函网络模型17-18
• 2.3.3 可分离泛函网络模型18-19
• 2.4 泛函网络学习过程19-20
• 2.5 泛函网络与神经网络的区别与联系20-22
• 2.6 本章小结22-23
• 第三章 基于泛函网络的预测模型及学习算法研究23-46
• 3.1 传统泛函网络预测模型的建立及其学习算法23-28
• 3.1.1 泛函网络预测模型的建立23-25
• 3.1.2 泛函网络模型的学习算法25-28
• 3.2 改进泛函网络预测模型28-38
• 3.2.1 建立泛函网络基函数池30-31
• 3.2.2 泛函网络神经元分裂-调整机制31-33
• 3.2.3 基于AIC准则的泛函网络评价33-37
• 3.2.4 改进泛函网络学习算法37
• 3.2.5 测试函数仿真验证37-38
• 3.3 仿真实例38-45
• 3.3.1 基于一元非线性泛函网络的交通流量预测38-41
• 3.3.2 基于多元非线性泛函网络预测的水质评价41-45
• 3.4 本章小结45-46
• 第四章 改进泛函网络在污水处理中的应用46-64
• 4.1 冶炼厂污水处理概述与分析46-47
• 4.1.1 污水处理现状与存在问题46-47
• 4.1.2 冶炼厂废水分布及来源47
• 4.2 冶炼厂污水处理厂离子浓度、流量预测方法47-51
• 4.2.1 基于遗忘因子递推最小二乘算法的预测模型48-49
• 4.2.2 基于BP神经网络的预测模型49-51
• 4.3 仿真实例及结果分析51-62
• 4.3.1 泛函网络、RLS和BP网络三种离子浓度预测模型比较分析52-59
• 4.3.2 泛函网络、RLS和BP网络三种流量预测模型及结果分析59-62
• 4.3.3 仿真结果总结62
• 4.4 本章小结62-64
• 第五章 结论与展望64-66
• 5.1 本文总结64
• 5.2 展望64-66
• 参考文献66-71
• 致谢71-72
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果72

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