本文旨在构建一种污水生化需氧量BOD的软测量方法,通过建立基于递归神经网络的BOD软测量模型,建立了递归神经网络结构下的BOD软测量学习算法.文中首先对软测量模型进行整体设计,接着构造局部递归神经网络结构,并对递归神经网络结构下的污水处理参数BOD进行建模,同时阐述了主导变量和辅助变量之间的关系,以及如何选取辅助变量作为网络学习的参数.最后使用构建的学习算法在递归神经网络的框架下对污水处理参数BOD进行软测量预测,结果显示能够提高BOD软测量的精度.
球磨机出力检测和控制是球磨机自动控制的重要内容,然而,目前在实际生产过程中,球磨机出力缺少有效可靠的检测手段,因此很难实现优化控制。结合基于神经网络的软测量和混沌信息处理技术两者的优点,建立球磨机出力软测量模型。该模型不仅能预估稳态下球磨机出力,且对动态过程中球磨机出力的在线估计也切实有效,从而为球磨机的出力监测、给煤控制和系统优化提供了新的途径。
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