张一弛 作品数:9 被引量:3 H指数:1 供职机构: 北京工业大学 更多>> 发文基金: 北京市科技计划项目 中国博士后科学基金 北京市科技新星计划 更多>> 相关领域: 环境科学与工程 自动化与计算机技术 化学工程 更多>>
基于数据驱动的A<Sup>2</Sup>/O流程出水总磷智能检测方法 基于数据驱动的A<Sup>2</Sup>/O流程出水总磷智能检测方法属于污水处理水质参数在线检测领域,从污水处理过程海量运行数据中深入分析出水总磷与其他过程变量的关系,首次提出污水处理过程中出水总磷的智能特征建模方法,获... 韩红桂 张一弛 郭民 乔俊飞文献传递 一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法 一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法既属于控制领域,又属于水处理领域。针对当前污水处理过程出水氨氮浓度测量过程繁琐、仪器设备造价高、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明基于城市污水处理生化反应特性,利用一种递归... 韩红桂 李颖 张一弛 乔俊飞文献传递 基于递归模糊神经网络的出水总磷软测量研究及技术实现 磷是引起水体富营养化、导致藻类大量繁殖的主要因子,是水环境污染和水体富营养化问题的主要因素,控制水体富营养化的一项重要举措就是将富含磷的污水进行处理,并且严格限制污水处理出水中总磷的排放。因此,出水总磷的实时检测是实现污... 张一弛关键词:污水处理 递归模糊神经网络 一种基于模糊神经网络的出水总磷TP预测方法 针对当前污水处理过程出水总磷TP测量过程繁琐、仪器设备造价高、维护安装困难、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明提出了一种污水处理过程出水总磷TP智能预测方法,建立了基于模糊神经网络出水总磷TP预测方法,并且利用实时数... 韩红桂 乔俊飞 伍小龙 张一弛文献传递 一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法 一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法既属于控制领域,又属于水处理领域。针对当前污水处理过程出水氨氮浓度测量过程繁琐、仪器设备造价高、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明基于城市污水处理生化反应特性,利用一种递归... 韩红桂 李颖 张一弛 乔俊飞基于数据驱动的A<Sup>2</Sup>/O流程出水总磷智能检测方法 基于数据驱动的A<Sup>2</Sup>/O流程出水总磷智能检测方法属于污水处理水质参数在线检测领域,从污水处理过程海量运行数据中深入分析出水总磷与其他过程变量的关系,首次提出污水处理过程中出水总磷的智能特征建模方法,获... 韩红桂 张一弛 郭民 乔俊飞一种基于模糊神经网络的出水总磷TP预测方法 针对当前污水处理过程出水总磷TP测量过程繁琐、仪器设备造价高、维护安装困难、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明提出了一种污水处理过程出水总磷TP智能预测方法,建立了基于模糊神经网络出水总磷TP预测方法,并且利用实时数... 韩红桂 乔俊飞 伍小龙 张一弛文献传递 基于模糊神经网络的出水总磷软测量方法研究 被引量:3 2016年 在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一。本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法。该软测量方法通过实际运行数据,利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)筛选出与出水TP相关性强的过程变量;同时,利用FNN建立了出水TP与相关性变量之间的软测量模型,并将该方法嵌入到污水处理运行系统。实验结果显示该软测量方法能够实现出水TP的实时预测,并且具有较好的预测精度。 郭民 张一弛 韩红桂关键词:偏最小二乘法 软测量技术 基于模糊神经网络的出水总磷软测量方法研究 在污水处理过程中,出水总磷(Total Phosphorus,TP)是衡量污水处理效果的关键参数之一。本文针对目前出水TP难以实时测量的问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的出水TP软测量方法。该软测量方法通过实际... 郭民 张一弛 韩红桂关键词:偏最小二乘法 软测量技术 文献传递