北京市科技新星计划(Z131104000413007)
- 作品数：20 被引量：184H指数：9
- 相关作者：韩红桂乔俊飞郭民安茹柴伟更多>>
- 相关机构：北京工业大学教育部北京林业大学更多>>
- 发文基金：北京市科技新星计划国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程化学工程轻工技术与工程更多>>
- 基于模糊递归神经网络的污泥容积指数预测模型被引量：9
- 2013年
- 污泥容积指数(SVI),一个关键的污泥沉降性能评价指标。针对污水处理过程中污泥膨胀关键水质参数污泥容积指数难以准确在线测量,且实验室取样测量方法时间久、精度低,提出了一种改进型的模糊递归神经网络(HRFNN)用来预测污泥容积指数的变化,通过在网络第三层加入含有内部变量的反馈连接来实现输出信息的反馈。实验结果表明,与其他模糊神经网络相比,该网络的规模小、精度高,处理动态信息的能力明显加强。
- 许少鹏韩红桂乔俊飞
- 关键词：污泥膨胀污泥容积指数污水处理过程
- 一种连续型深度信念网的设计与应用被引量：21
- 2015年
- 针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差反传对隐层权值进行局部寻优,给出稳定性分析,保证训练输出结果稳定在规定区域.利用Lorenz混沌序列、CATS序列和大气CO_2预测实验对该网络进行测试,结果表明,连续型深度信念网具有结构精简、收敛速度快、预测精度高等优点.
- 乔俊飞潘广源韩红桂
- 关键词：神经网络稳定分析
- 丝状菌污泥膨胀简化机理模型被引量：8
- 2013年
- 针对引发丝状菌污泥膨胀的因素较多且其机理模型难以表达的问题,从丝状菌生长动力学角度提出了一种污泥体积指数(SVI)简化机理模型。首先,通过研究丝状菌污泥膨胀的形成过程,分析引发丝状菌污泥膨胀的影响因素,获得了影响因素与SVI之间的关系;其次,确定影响SVI的主要因素,设计出SVI的简化机理模型,并利用数据分析和统计方法校正了模型中的参数;最后,将该简化模型应用于实际污水处理厂,实验结果显示该模型能够较好地反映丝状菌污泥膨胀发生过程,获得较高的SVI预测精度。
- 韩红桂伍小龙王丽丹王思
- 关键词：丝状菌污泥膨胀生长动力学
- 基于贡献率的离散Hopfield结构优化被引量：3
- 2015年
- 针对离散Hopfield神经网络(DHNN)结构复杂的问题,提出一种基于贡献率的结构优化算法.该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计,进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化.优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度,使网络具有类似生物神经网络的稀疏结构,实现了DHNN网络结构的优化.最后,通过水质评价和数字识别对该算法进行验证,表明了所提出算法的有效性和可行性,同时,还验证了其对于大规模DHNN的有效性和适用性.
- 乔俊飞李荣韩红桂
- 关键词：离散HOPFIELD结构优化贡献率
- 基于改进型PSO-BP神经网络的SVI软测量被引量：6
- 2014年
- 针对曝气池污泥体积指数(SVI)难于在线测量的情况,提出了一种基于改进型的BP神经网络对SVI软测量的模型,该模型利用改进粒子群优化算法对BP神经网络进行权值调整。为了提高BP神经网络的学习性能,使粒子群的惯性权值按照对数规律变化,同时引入自适应变异算子对局部最优的粒子进行变异,然后利用粗糙集理论消除冗余信息,得到输入变量。该模型对实际污水厂的SVI值进行软测量预测,并与其它软测量模型进行比较,结果表明了该软测量模型具有较好的精度。
- 郭晓燕郭民韩红桂
- 关键词：污泥膨胀软测量
- 基于GM-RBF神经网络的污水环境预测
- 针对测量污水环境水参数化学需氧量（COD）难于测量的问题,本文建立了基于径向基网络的灰度理论预测模型（GM-RBF）,对化学需氧量进行预测。利用灰度理论能够对系统行为的发展变化进行预测的特点,并结合径向基神经网络的高精度...
- 杨壮武利乔俊飞
- 关键词：化学需氧量RBF神经网络
- 文献传递
- 基于递归RBF神经网络的出水氨氮预测研究被引量：13
- 2017年
- 针对污水处理过程出水氨氮难以在线测量的问题,文中提出了一种基于递归RBF神经网络的软测量方法来预测氨氮。首先,提取与出水氨氮相关的主元变量,剔除主元变量的异常数据。其次,利用递归RBF神经网络建立主元变量与出水氨氮的蕴含关系,完成出水氨氮软测量模型的设计。最后,将提出的出水氨氮软测量方法应用于污水处理实际运行过程,结果表明,基于递归RBF神经网络的软测量方法能够实现出水氨氮的在线预测;同时,与其他方法的比较结果显示基于递归RBF神经网络的软测量方法具有较好的预测精度。
- 乔俊飞马士杰许进超
- 关键词：软测量
- 一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型被引量：7
- 2016年
- 针对污水处理过程能耗模型难以建立的问题,提出了一种基于自适应回归核函数的建模方法。通过分析污水处理过程的运行特点,构建能耗与运行过程变量之间的关系,得到一种基于过程变量的能耗模型表达;同时利用梯度下降算法对能耗模型参数进行自适应调整,提高模型精度。最后,将设计的能耗模型应用于污水处理过程基准仿真平台BSM1和实际污水处理厂,实验结果表明该模型能够根据污水处理过程变量实时获得污水处理过程的能耗,具有较好的自适应特性和较高的精度。
- 韩红桂张璐乔俊飞
- 关键词：能耗模型污水处理过程
- 基于SOTSFNN的溶解氧浓度控制方法被引量：7
- 2016年
- 针对污水处理过程溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织T-S模糊神经网络的控制方法。其实质是采用模糊规则层激活强度的方法,根据实际环境自适应的对神经元进行调整,构造合适的控制结构,从而提高控制精度。同时采用梯度下降法对控制器的各个参数进行实时调整。该控制器运用在污水处理基准仿真模型中进行实验,结果表明,提出的SO-TSFNN控制方法能够较好地实现对溶解氧浓度的控制,具有较好的自适应性。
- 乔俊飞付文韬韩红桂
- 关键词：神经网络溶解氧浓度动态仿真自组织算法
- 基于FNN的污水处理过程数据丢包补偿方法研究被引量：5
- 2017年
- 针对污水处理数据传输过程具有随机丢包的问题,提出一种基于模糊神经网络的数据丢包预测补偿方法。该方法利用模糊神经网络的自适应特点,结合缓冲区、事件-时间混合驱动以及时间标志信息,通过利用已知的数据包预测出当前丢失的数据包,对污水处理过程网络传输丢包数据进行了实时补偿,解决了污水处理数据传输过程的随机丢包问题。实验结果显示,该方法能够有效地实现丢包数据的预测和补偿,与其他方法的比较结果显示该方法具有较好的性能。
- 郭民张晓敏韩红桂
- 关键词：模糊神经网络污水处理过程随机丢包
