基于遞階遺傳算法的RBF網(wǎng)絡優(yōu)化及其在污水脫氮過程軟測量中的應用.pdf

1、污水處理過程在線監(jiān)測設備可以實現(xiàn)污水排放主要理化指標超標的自動報警，排污費的自動計費，數(shù)據(jù)統(tǒng)計報表的自動生成，并構成污水處理自動控制系統(tǒng)的基礎環(huán)節(jié)。如果有指標超標的話，可以迅速啟動環(huán)境保護預案，及早扼制污染事故的進一步擴大，提高預防水污染的保險系數(shù)，對于保護生態(tài)環(huán)境、治理水污染具有重要的意義。 污水處理系統(tǒng)是一個包含海量信息的非線性復雜系統(tǒng)，具有多變量、不確定性、強耦合性等特點，難以建立精確的機理模型。自20世紀90年代初以來，

2、神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量方法在污水處理建模中得到了越來越多的應用。本文研究了一種新型的基于RBF網(wǎng)絡的污水總氮軟測量模型。 RBF網(wǎng)絡的學習速度快，并且避免了BP網(wǎng)絡容易局部極小問題，更好地達到實時控制的目的。遺傳算法具有自組織性、自適應性和智能性，可以解決一些復雜的非線性問題。利用具有兩層基因染色體結構的遞階遺傳算法來優(yōu)化RBF網(wǎng)絡，能夠同時優(yōu)化拓撲結構和網(wǎng)絡參數(shù)，在全局范圍內尋找RBF網(wǎng)絡結構和參數(shù)的最優(yōu)解，在污水處理水質軟測量建模領域是一個

3、新的嘗試。 本文對于某污水生物脫氮系統(tǒng)的出水總氮進行軟測量建模。針對入水口和過程反應池的輔助變量眾多的情況，先用主成分分析方法實現(xiàn)輸入變量的降維和去相關，簡化RBF網(wǎng)絡的輸入。按不小于85％的統(tǒng)計貢獻率，將13維輸入降為6維。然后分兩階段來優(yōu)化RBF網(wǎng)絡拓撲結構和參數(shù)：采用非線性優(yōu)化策略對隱含層進行優(yōu)化；采用線性優(yōu)化策略對輸出層進行優(yōu)化。將隱含層的結構和參數(shù)看成一個整體，編碼為染色體，通過遞階遺傳算法確定合理的RBF網(wǎng)絡隱含層節(jié)