基于遗传优化BP神经网络的污水处理水质预测研究

【摘要】：在污水处理的技术工艺中，活性污泥污水处理法是一种相对较为先进成熟的处理工艺技术。但是污水处理的工艺过程受到许多动态时变因素影响，具有高度复杂性、不确定性以及非线性的测量难点，故以精确的数学模型建模，难度巨大，是一类典型的复杂工业过程。并且由于部分关键水质参数无法在线监测，致使对污水处理的过程控制能技术手段未能在第一时间发挥指导及调控作用，所以污水处理水体质量参数的评定监测难关已成为污水处理技术发展的短板。由于人工神经网络具有优良的非线性逼近特性、并行式分布结构、较好的容错性以及自适应学习和归纳能力，特别适用于需要同时考虑许多因素和条件，不精确的、模糊的信息处理。但人工神经网络存在结构上的缺点及局限性，而遗传算法在一定程度上存在弥补优化的作用。为此，本论文针对活性污泥法污水的出水水质，研究了基于遗传算法优化人工神经网络的污水参数建模预测方法，结合前人研究经验成果，主要作了如下几方面工作: 首先，就处理污水反应过程中，对降解有机物、硝化与反硝化、除磷过程反应有影响的工艺参数进行了相关学习，对污水处理水质参数指标及相关标准进行了分析。 第二，通过分析神经网络和遗传算法各自的特点，针对神经网络在实际应用中存在的收敛速度慢，网络随机初始的权阀值的选择不能基于在一个有效的选择机制上，难以确定具有全局性优良的初始网络参数等缺点，进行了基于遗传算法优化的神经网络软测量建模研究。提出利用遗传算法在全局搜索中的优势进行BP神经网络权阀值的初始化，取代随机确定初始网络参数值的传统方法以使神经网络在算法一开始就运作在一个较优的搜索集合内，然后在这个解空间里运行算法，以误差反射传播的方式训练网络，使网络通过学习得到该集合内最优解的优化算法。 第三，以广州沥滘污水处理厂实地测量水质指数报表数据为训练样本，将BP神经网络水质预测模型以及经过遗传优化之后的BP神经网络水质预测模型应用到曝气池COD的软件测量应用中，针对污水处理过程中不能在线测量的重要参数曝气池COD进行了仿真预测，并将获得的两种测量结果进行了比较分析。 研究结果表明，基于遗传算法的优化方法有效解决了BP算法收敛速度慢，全局搜索能力弱等缺陷，达到了较好的效果。 【关键词】：人工神经网络 污水参数预测 BP算法 遗传算法
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-13
• 1.1 课题背景及研究意义10-11
• 1.2 污水处理工作的技术现状11
• 1.3 污水处理检测系统现状11-12
• 1.4 课题来源与主要研究内容12-13
• 第二章 活性污泥处理系统及建模仿真概述13-21
• 2.1 污水处理技术简介13-15
• 2.1.1 污水处理过程13-14
• 2.1.2 污水主要水质参数及出水水质标准14-15
• 2.2 活性污泥污水处理系统15-17
• 2.3 活性污泥污水处理系统的建模17-20
• 2.3.1 数学模型17-18
• 2.3.2 智能模型18-19
• 2.3.3 混合模型19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 基于 BP 神经网络的水质预测21-42
• 3.1 预测意义及可行性21
• 3.2 人工神经网络概述21-30
• 3.2.1 人工神经网络的发展及趋势23-25
• 3.2.2 人工神经网络的特点25
• 3.2.3 BP 神经网络25-30
• 3.3 基于 BP 神经网络的水质预测模型实现30-40
• 3.3.1 数据选择与预处理32-37
• 3.3.2 基于 BP 神经网络的水质预测模型仿真37-40
• 3.4 结果分析40-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 基于 GABP 神经网络的水质预测42-65
• 4.1 GABP 神经网络用于水质预测的意义及有效性42-43
• 4.2 遗传算法概述43-55
• 4.2.1 遗传算法发展及现状43-46
• 4.2.2 遗传算法的特点及优势46-48
• 4.2.3 遗传算法的原理48-53
• 4.2.4 遗传算法的应用53-55
• 4.3 基于 GABP 神经网络的水质预测模型实现55-61
• 4.3.1 遗传算法优化神经网络的实现可能及方法步骤55-59
• 4.3.2 基于 GABP 神经网络的水质预测模型仿真59-61
• 4.4 两种仿真结果对比分析61-64
• 4.5 本章小结64-65
• 结论和展望65-67
• 5.1 全文总结65-66
• 5.2 后续工作和展望66-67
• 参考文献67-70
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果70-71
• 致谢71-72
• 答辩委员会对论文的评定意见72

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