基于RBF神经网络的出水COD预测模型研究

来源:http://www.shuizhifenxi.com/ 作者:余氯检测仪 时间:2019-09-02

  摘 要:本文主要研究了基于RBF神经网络出水COD预测模型。首先通过数据处理提高数据质量,以利于后续处理,利用蚁群算法和最小二乘法训练RBF神经网络中心和权值,最后通过仿真测试验证了模型的有效性,并给出了模型的具体实现方案。

  关键词:自动控制;RBF神经网络;出水COD

  在污水处理中,出水COD在线检测具有重要的作用:第一,它是衡量出水水质的重要标准;第二,它是调节回流污泥量的主要依据。本文主要研究如何利用RBF神经网络技术来建立出水COD的预测模型。

  1 建模数据的采集与处理

  建模数据的采集:

  本文以鞍山活性污泥法水处理厂污水处理过程为研究对象,根据该厂的生产工艺可知,污水从进厂到出厂的HRT(水力平均停留时间)为20小时,水力平均停留时间为23小时。利用同一时刻的水质参数和运行参数,这一点尤为重要,否则建立的模型是伪模型,没有实际意义。依据上面的要求,我们采集了鞍山污水处理厂400条生产数据信息。

  从工业现场采集的数据信息通常含有随机误差甚至过失误差,这些错误数据将导致系统预测模型工作性能的下降,严重情况会导致工作失败。因此,我们必须对收集到的各种测量数据进行前期予处理,方可作为神经网络模型的输入。在一次操作中通过对异常数据进行剔除,总删除了70条噪声数据;处理完过失误差后,还要处理样本数据内的随机误差,我们以7点滑动平均方法处理建模数据的随机误差,能够有效消除数据中的随机误差。前面对建模数据采取正规化处理后,可以供神经网络建模使用,保证模型工作的准确性。

  2 基于 RBF神经网络出水COD预测模型

  径向基函数RBF神经网络(简称径向基网络)是由J.Moody和C.Darken于20世纪80年代末提出的,这种神经网络结构具有单隐层的三层前馈网络。

  RBF神经元的核心结构就是径向基函数构成的,RBF神经元模型如图1所示。

  其输出表达式为

  (1)

  其中:radbas为径向基函数,且:

  (2)

  称之为欧几里德距离。

  RBF神经网络(简称径向基网络)是由RBF神经元构成的多层前馈网络,它具有其它BP网络一样的网络结构,是一种三层静态前向网络。其网络拓扑结构如下图2所示。

  由图可以看出,拓扑结构第一层为数据输入层,含有多个输入结点:第二层为隐含层,含有多个神经元,神经元数由所描述问题的具体需要决定;第三层为数据输出层,也有多个输出,针对输入模式作出系统响应。

  在RBF网络中,隐含层完成非线性变换,将输入数据空间映射到一个新的空间,输出层在该新的空间中对输入进行线性组合,通过调节线性组合器的权重系数改变系统模型参数。构造和训练一个RBF神经网络就是要使映射函数通过学习,确定出每个隐层神经元基函数的中心,宽度以及隐层到输出层的权值这些参数的过程,从而可以完成所需的输入到输出的映射。RBF网络的三部分参数在映射中起不同的作用,这点与BP网络单纯由权参数构成是不同的,隐含层的中心和宽度代表了样本空间模式及各中心的相对位置,完成的是从输入空间到隐含层空间的非线性映射,而输出层的权值是实现从隐含层空间到输出空间的线性映射。RBF网络隐含层的设计是模型的核心,中心和宽度的选取合适与否影响RBF网络的最终性能。

  RBF网络的学习包括网络中心参数的确定和权值的学习,权值学习方法比较简单,一般采用最小二乘法极其改进算法。实际工作中,确定RBF网络中心参数很复杂,这是因为RBF网络从输入空间到隐含层空间进行非线性变换依赖于RBF中心的数目、位置以及作用域宽度。在RBF网络中采取何种非线性函数形式对网络性能的影响不同,而RBF中心的数目、位置和作用宽度对RBF网络的性能影响至关重要。

  3 模型仿真测试

  这里我们使用MATLAB软件对建立好的出水COD值的RBF神经网络模型进行仿真研究。首先随机选取了预处理后数据中的280组对模型进行训练,下图给出了网络训练误差下降曲线。(图3)

  模型训练完毕后,这里选择了剩余的50组数据对模型进行测试,下图给出了测试结果:(图4)

  从上面的预测结果可以知道,此模型的预测误差分布在±4%之间,可以满足现场要求。

  这里研究的出水COD预测模型是一个复杂的神经网络算法,要想将该模型应用到实际生产中去,必须编写预测模型软件。这里采用VC编写程序,可以实现复杂算法,而且功能较强。如查采和WINCC编写VB或者C程序的脚本,由于其功能不是很强,难以适合复杂数据管理工作。

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