基于遗传算法优化的RBF神经网络在MBR膜污染仿真预测中的研究
来源期刊:软件工程2016年第9期
论文作者:汤佳 李春青
文章页码:11 - 17
关键词:MBR;膜通量;RBF神经网络;遗传算法;
摘 要:膜污染问题是影响MBR推广应用的主要障碍。针对该问题,首先运用主成分分析法确定影响膜污染的主要因子为MLSS、操作压力及温度,然后建立基于RBF神经网络的预测模型,再利用遗传算法对预测模型的四个参数进行优化,使得整个网络模型达到全局最优。最后将预测结果与样本数据对比,结果显示,基于GA-RBF的膜污染模拟仿真器在收敛速度、预测精度等方面比单纯的RBF网络有较大提高,达到了预期目标。
汤佳,李春青
天津工业大学计算机科学与软件学院
摘 要:膜污染问题是影响MBR推广应用的主要障碍。针对该问题,首先运用主成分分析法确定影响膜污染的主要因子为MLSS、操作压力及温度,然后建立基于RBF神经网络的预测模型,再利用遗传算法对预测模型的四个参数进行优化,使得整个网络模型达到全局最优。最后将预测结果与样本数据对比,结果显示,基于GA-RBF的膜污染模拟仿真器在收敛速度、预测精度等方面比单纯的RBF网络有较大提高,达到了预期目标。
关键词:MBR;膜通量;RBF神经网络;遗传算法;