国家自然科学基金(60304012)
- 作品数：12 被引量：132H指数：7
- 相关作者：乔俊飞冉维丽刘超彬张芳芳余颖更多>>
- 相关机构：北京工业大学中国传媒大学北京建筑工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市科技新星计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 一种自组织模糊神经网络研究
- 针对传统自组织神经网络神经元数必须预先确定的问题,提出了一种增长型自组织神经网络(Growing SOM)算法,该算法使得神经网络的结构可以根据实际需要在线修改。将其与模糊算法相结合,从而模糊控制能够在线调整模糊推理规则...
- 韩红桂乔俊飞
- 关键词：自组织神经网络模糊推理系统
- 文献传递
- 一种鲁棒神经网络自适应控制策略及其应用被引量：3
- 2007年
- 针对具有外部干扰等不确定因素的离散未知非线性受控对象,提出了一种鲁棒神经网络自适应控制策略。该策略运用自适应预测及带遗忘因子的递推最小二乘参数估计的思想,对神经网络的预报输出进行修正,利用鲁棒反馈控制器保证系统稳定性,并对控制信号的增量进行限幅以抑制突变大幅值干扰信号对系统的影响。将提出的控制方法应用于实验室级液面系统的仿真中,结果表明了该控制策略的有效性。
- 李宁宁宋苏
- 关键词：神经网络模型参考自适应控制自适应预测
- 基于权值e指数信息熵的前馈网络修剪算法
- 2009年
- 针对神经网络结构设计的难点,定义神经网络连接权值的e指数信息熵,该熵克服了Shannon熵固有的缺点,但与Shannon熵对不确定性的描述具有相同的效果。将其作为惩罚项引入神经网络学习的目标函数中训练神经网络,由于熵函数特有的属性,对神经网络中小的连接进行惩罚而对大的连接进行鼓励,从而使神经网络中小的权值迅速收敛到零值附近。通过删除零值附近的权连接进而达到简化神经网络结构的目的。典型非线性函数逼近的仿真试验结果表明,该修剪算法在保证其逼近性能的同时,可以简化神经网络结构。
- 张昭昭沈学利乔俊飞
- 关键词：前馈网络
- 基于神经网络的污水处理过程建模的研究
- 本文在分析传统污水处理过程建模方法的基础上,提出基于神经网络的活性污泥法污水处理建模新方法.首先利用主元分析PCA实现输入变量的降维和去相关.进而运用BP和RBF人工神经网络建立活性污泥处理过程模型,并分析了两种神经网络...
- 余颖乔俊飞叶旭东
- 关键词：BP神经网络RBF神经网络活性污泥法
- 文献传递
- 基于PCA时间延迟神经网络的BOD在线预测软测量方法被引量：17
- 2004年
- 针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出了基于主元分析PCA时间延迟神经网络的污水水质BOD在线预测软测量方法。该方法由三部分组成:主元分析PCA、时间延迟神经网络、软测量模型的在线校正。其中离线模型采用GABP算法训练,仿真结果表明该方法可以实现污水水质的在线预测,具有实时性好,稳定性高,精度高,校正方便等特点。
- 冉维丽乔俊飞
- 关键词：软测量主元分析
- 基于遗传算法的污水处理模糊控制方法被引量：17
- 2009年
- 模糊控制中的模糊推理规则和隶属函数的选取往往依据相关专家或技术人员的实际经验,对具有较强的非线性系统和未知动态环境条件下,其控制性能往往达不到很好的效果。使用遗传算法同时对隶属函数和模糊规则进行优化,从而使模糊推理规则和隶属函数的确定摆脱了人为经验的局限,提高了模糊控制的自适应能力。在此基础上设计出模糊控制器,并将其应用于污水处理溶解氧的控制中。实验结果表明,该控制器能够使溶解氧快速、准确地达到期望的要求。
- 白敏丹韩红桂乔俊飞
- 关键词：模糊控制遗传算法污水处理
- 污水处理过程中溶解氧的模糊神经网络控制
- 针对污水处理过程中水质变化剧烈,要求溶解氧的质量浓度不一等问题,提出了一种自适应模糊神经网络控制方法,对变参数活性污泥法污水处理系统的溶解氧的质量浓度进行控制,并通过调整量化因子减小系统的静态误差。仿真结果表明该控制方法...
- 刘超彬乔俊飞张芳芳
- 关键词：模糊神经网络活性污泥系统智能控制溶解氧
- 文献传递
- 基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法被引量：27
- 2004年
- 针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。
- 冉维丽乔俊飞
- 关键词：神经网络BOD软测量主元分析水质在线监测
- 污水处理过程中对泥龄的模糊神经网络控制被引量：7
- 2006年
- 针对污水处理过程的高度非线性、进水流量及水质变化剧烈、各状态变量之间存在强耦合关系等特性,提出了一种自适应模糊神经网络控制方法,以泥龄作为运转控制参数,调节排出的污泥量.仿真结果表明该控制器能够在线调整输入变量的隶属函数、优化控制规则,将其应用于活性污泥法污水处理系统中,可以快速地去除污水中的污染物,使污泥具有良好的去污能力和沉淀性能,并且具有很强的鲁棒性.
- 刘超彬乔俊飞
- 关键词：模糊神经网络污水处理系统智能控制
- 基于ANFIS的污水处理过程建模的研究被引量：8
- 2006年
- 针对活性污泥法污水处理过程的特点,提出了一种基于ANFIS的建模方法。以污水处理厂水质数据为样本,首先利用主元分析(PCA)实现输入变量的降维和去相关,随后采用减法聚类算法生成初始模糊推理系统,进而采用ANFIS建立活性污泥法污水处理过程模型。仿真实验表明:基于ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,PCA-减法聚类-ANFIS网络的拟合能力及收敛速度均优于PCA-BP,更适合作为活性污泥法污水处理过程模型。
- 余颖乔俊飞
- 关键词：活性污泥法主元分析减法聚类ANFIS
