北京市教育委员会科技发展计划(KZ201010005005)
- 作品数：4 被引量：87H指数：4
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- 相关机构：北京工业大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市教育委员会科技发展计划北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究被引量：52
- 2012年
- 在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radial basis function,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交互信息(Multi-information,MI)分析网络的连接强度,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,有效地解决了RBF神经网络结构设计问题;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对典型非线性函数的逼近与污水处理过程关键水质参数建模,结果证明了该弹性RBF具有良好的动态特征响应能力和逼近能力,尤其是在训练速度、泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimalresourceallocationnetworks,MRAN)、增长修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning RBF,GGAP-RBF)和自组织RBF神经网络(Self-organizing RBF,SORBF)有较大的提高.
- 韩红桂乔俊飞薄迎春
- 关键词：非线性系统
- 基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制被引量：15
- 2012年
- 针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的溶解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值;同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出,在出水水质达标的前提下降低污水处理能耗.仿真实验结果表明,系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614%,该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗.
- 乔俊飞逄泽芳韩红桂
- 关键词：污水处理智能控制优化控制粒子群算法神经网络
- 基于改进粒子群优化算法的污水处理过程优化控制被引量：17
- 2011年
- 针对前置反硝化工艺污水处理过程,提出了一种基于分工策略粒子群优化算法的优化控制方案.以国际水协会(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为基础,综合考虑出水水质、曝气能耗和泵送能耗,通过动态优化底层PI控制器的最佳设定值达到出水水质高、能量消耗少的目的.基于分工策略的粒子群算法具有更强的全局寻优能力,仿真结果表明了该优化方案能够在保证污水水质达标的情况下,有效减少污水处理过程的能耗.
- 史雄伟乔俊飞苑明哲
- 关键词：污水处理优化控制粒子群优化
- 基于改进蚁群算法的Hanoi给水管网优化设计被引量：5
- 2013年
- 给水管网优化设计是一个多变量的离散优化问题,设计方案直接影响到工程的投资。针对蚁群算法在优化给水管网问题时易陷入局部极小难以寻求最优解的缺陷,提出一种改进蚁群算法,通过蚁群分工机制与优化信息素增加值提高了蚁群算法的全局搜索能力。利用改进蚁群算法对汉诺塔管网进行优化设计,结果表明改进蚁群算法的设计方案在满足工程要求的同时造价最低。通过与其他优化方法相比,提出的改进蚁群算法在给水管网优化问题中具有较好的全局搜索能力。
- 乔俊飞佟磊潘广源
- 关键词：改进蚁群算法给水管网优化设计
