水源地高風(fēng)險物質(zhì)的數(shù)據(jù)處理及預(yù)警技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文題目來源于南京自來水廠863項目,主要負(fù)責(zé)水廠數(shù)據(jù)處理的算法研究,目的是對水源地傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、融合,對水質(zhì)情況進(jìn)行分類,并且建立傳感器收集到的各項數(shù)據(jù)與水中油份的含量之間的關(guān)系,為水廠的工作做參考。
  近年來數(shù)據(jù)融合一直都是熱門技術(shù),除了傳統(tǒng)的軍事工業(yè),數(shù)據(jù)融合在工業(yè)領(lǐng)域也有很廣泛的應(yīng)用,數(shù)據(jù)融合的算法有很多,本文選擇了兩種比較廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法:感知器網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先使用感知器網(wǎng)絡(luò)對傳感器收集到的亞硝

2、酸鹽,硝酸鹽,氨氮,懸浮物,總氮,總有機碳,色度,濁度,高錳酸鹽等進(jìn)行分類,然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這9項輸入進(jìn)行融合,建立他們與水中油分的含量之間的映射關(guān)系。
  仿真結(jié)果表明:感知器可以對3輸入、5輸入的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效分類,對于9輸入的情況,尋找對應(yīng)線性可分的輸出矢量變得很困難,感知器不再適用。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成輸入到輸出的非線性映射,因此選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入矢量進(jìn)行融合,建立了亞硝酸鹽等輸入到水中油份含量的映射關(guān)系,仿真得到

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