基于递归神经网络的污水处理软测量研究.pdf

本文主要探讨了基于递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）的污水处理中生化需氧量（BOD）的软测量方法。软测量是一种通过建立数学模型来预测难以直接测量的关键参数的技术，它依赖于容易获取的辅助变量。在污水处理领域，BOD是衡量水中有机物含量的重要指标，但对于实时监测和控制，传统的测量方法如稀释接种法、测压差法和增温法存在操作复杂、时间长或精度不足的问题。 递归神经网络因其特有的结构，适合处理序列数据和具有时间依赖性的任务，因此被应用于建立BOD的软测量模型。RNN在处理序列数据时，能够保留先前时间步的信息，这对于理解污水处理过程中的动态变化至关重要。在文中，作者首先介绍了软测量模型的整体设计，包括确定主导变量（BOD）和辅助变量之间的函数关系，以及选择易于测量的辅助变量来估计主导变量。 在模型建立阶段，作者提到了三种常见的建模方法：机理建模、经验建模和组合建模。机理建模基于物理化学原理，通过物料和能量平衡建立模型，但可能因过程复杂性而受限。经验建模则依赖实际数据和统计回归，适用于数据丰富的场景。组合建模结合了这两种方法的优点，以提高模型的准确性和泛化能力。 文章中，作者构建了一个基于RNN的BOD软测量学习算法，详细阐述了如何构造局部递归神经网络结构，并解释了主导变量与辅助变量之间的关系，以及辅助变量选择的标准。通过实施学习算法，在RNN框架下对污水处理参数BOD进行预测，结果显示这种方法提高了BOD测量的精度，有助于实时监控和优化污水处理过程。 总结来说，该研究利用递归神经网络技术解决了污水处理中BOD测量的难题，提供了一种高效且准确的软测量方法。这种方法不仅简化了传统测量流程，还能够及时反映水质状况，对于提升污水处理效率和环境管理具有重要意义。在未来，结合深度学习和机器学习的其他先进技术，可能会进一步提升污水处理的自动化和智能化水平。