江苏省科技支撑计划项目(BS2007113)
- 作品数：1 被引量：23H指数：1
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- 基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法及应用被引量：23
- 2011年
- 针对自来水生产过程的原水水质评价问题,提出了一种基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法.首先,根据水厂生产经验和历史数据分析,制定面向自来水生产过程的原水水质评价标准.然后,采用粒子群优化(PSO)算法训练的RBF神经网络模型,对苏州市相城水厂的进厂原水水质实施在线评价.最后,将进厂原水水质在线评价结果作为前馈量,增加相城水厂药剂(矾和臭氧)投加过程的前馈控制环节,使得药剂投加量能够根据原水水质的变化及时做出调整.实际应用效果表明,与改进前的反馈控制过程相比,过程出水水质更加平稳,提高了自来水生产过程应对原水水质变化的能力.
- 王冬生李世华周杏鹏
- 关键词：RBF神经网络粒子群优化算法前馈控制
