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水環(huán)境系統(tǒng)智能化軟測(cè)量與控制 共有 66 個(gè)詞條內(nèi)容

4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)建模

    (1)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇選取曝氣池中溶解氧濃度(DO)和污泥排放量(QW)作為控制變量,因?yàn)樵诨钚晕勰喾ǖ暮醚跆幚磉^(guò)程中,隨著負(fù)荷的不斷變化,要求需氧量也要隨之變化。所以,需要控制系統(tǒng)的供氧量,以保持DO維持在略高于好氧微生物連續(xù)生...[繼續(xù)閱讀]

水環(huán)境系統(tǒng)智能化軟測(cè)量與控制

4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)的采集及處理

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是靠學(xué)習(xí)樣本來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)中向量的權(quán)值,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本包括一列輸入向量與對(duì)應(yīng)的一列輸出向量。為了使學(xué)習(xí)后得到的網(wǎng)絡(luò)具有好的性能,泛化能力強(qiáng),所收集的數(shù)據(jù)集應(yīng)該包括待求問(wèn)題相應(yīng)的全部模式。另外,對(duì)所收集...[繼續(xù)閱讀]

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4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真及測(cè)試

    本文采用MATLAB的fopen()讀取樣本數(shù)據(jù),采用premnmx()對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,采用newrb()設(shè)計(jì)和訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò),采用sim進(jìn)行預(yù)測(cè)仿真。4.3.2.1讀取數(shù)據(jù)將所有的數(shù)據(jù)以文本文件的形式存儲(chǔ),利用fopen()函數(shù)打開(kāi)文件,然后利用fread()或fscanf()等函數(shù)讀...[繼續(xù)閱讀]

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4.4 本章小結(jié)

    污水處理是一個(gè)復(fù)雜的生化反應(yīng)過(guò)程,其存在著非線性、時(shí)變性和不確定性,難以獲得精確的機(jī)理數(shù)學(xué)模型。本章研究了污水處理過(guò)程RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法,在分析了污水處理的相關(guān)工藝條件后,選取反應(yīng)時(shí)間t、溶解氧濃度DO、BOD濃度...[繼續(xù)閱讀]

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5.1.1 遺傳算法的發(fā)展

    遺傳算法(GeneticAlgorithms,簡(jiǎn)稱GA)是模擬生物在自然環(huán)境中的物種進(jìn)化和自然遺傳機(jī)制而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。它最早由美國(guó)Michigan大學(xué)的J.H.Holland教授等在1975年提出[125]。20世紀(jì)70年代DeJong基于遺傳算法的思想在計(jì)...[繼續(xù)閱讀]

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5.1.2 遺傳算法研究的幾個(gè)問(wèn)題

    5.1.2.1選擇算子對(duì)模式的影響Holland教授[131]提出的模式(schema)概念及模式定理(schematheorem),奠定了遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。模式定理指出了雜交和變異對(duì)染色體模式生存的影響作用,說(shuō)明在遺傳算法的迭代過(guò)程中,短的、低階模式染色體的...[繼續(xù)閱讀]

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5.1.3 遺傳算法的基本特點(diǎn)

    遺傳算法利用生物進(jìn)化和遺傳的思想實(shí)現(xiàn)優(yōu)化過(guò)程,不同于傳統(tǒng)的搜索和優(yōu)化方法,遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)為以下幾點(diǎn)。(1)自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)性(智能性)應(yīng)用遺傳算法求解問(wèn)題時(shí),在編碼方案、適應(yīng)度函數(shù)及遺傳算子確定后,算法將...[繼續(xù)閱讀]

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5.1.4 遺傳算法在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用

    遺傳算法在自動(dòng)控制領(lǐng)域中的應(yīng)用可以粗略的概括為兩類(lèi),即離線設(shè)計(jì)分析和在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)[141]。其離線應(yīng)用又可以分為直接設(shè)計(jì)法和間接設(shè)計(jì)法。在直接設(shè)計(jì)法中,遺傳算法可被用來(lái)作為搜索和優(yōu)化引擎,例如對(duì)一個(gè)已知的被控對(duì)象...[繼續(xù)閱讀]

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5.2.1 參數(shù)的編碼

    遺傳算法不能直接處理待求問(wèn)題空間的參數(shù),必須把它們轉(zhuǎn)換成遺傳空間的由基因按一定結(jié)構(gòu)組成的染色體,即編碼。遺傳算法的優(yōu)化過(guò)程就是建立在編碼機(jī)制基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)個(gè)體編碼的選擇、交叉、變異等遺傳操作,不斷搜索出適應(yīng)度...[繼續(xù)閱讀]

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5.2.2 初始種群的生成

    遺傳算法是對(duì)群體進(jìn)行的進(jìn)化操作,需要給其準(zhǔn)備一些表示起始搜索點(diǎn)的初始群體數(shù)據(jù)。在研究遺傳算法時(shí),常常隨機(jī)產(chǎn)生初始群體,這樣做的好處是產(chǎn)生方式不依賴于問(wèn)題,也就是對(duì)于任何問(wèn)題,都可以采用這種方式來(lái)生成初始群體,因...[繼續(xù)閱讀]

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