【电厂废水处理中的CPSO-RBF神经网络预测控制】是一种智能控制方法，它结合了混沌粒子群优化算法（CPSO）和径向基函数（RBF）神经网络，用于改善电厂废水处理过程中的中和反应控制。该过程中，废水的酸碱平衡是一个非线性、时变且具有滞后特性的复杂问题。传统的PID控制器或基于遗传算法优化的BP神经网络在应对这类问题时可能表现不足。
CPSO-RBF神经网络预测控制策略首先以强酸当量（SAE）模型作为控制对象，构建RBF神经网络预测模型。RBF神经网络因其快速学习和良好的泛化能力，常用于非线性系统的建模。在设计中，通过引入灵敏度法（SA）来修正网络隐层神经元的数量和分布，以提高模型的精确度。同时，混沌粒子群优化算法（CPSO）被用来搜索最优的网络参数，其特点是全局搜索能力和快速收敛性，能够有效地优化RBF神经网络的辨识模型。
实际应用中，该方法在电厂用水加药系统循环控制的仿真测试中展示了优越性能。对比PID控制和基于遗传算法优化的BP神经网络控制，CPSO-RBF神经网络预测控制策略能更好地实现控制的稳定性和平滑性，提高响应速度。这表明，该策略对于解决废水处理过程中的控制问题具有显著优势，可以更有效地调整和预测中和反应，从而达到更好的废水处理效果。
总结来说，电厂废水处理的CPSO-RBF神经网络预测控制技术是结合了先进优化算法和神经网络模型的智能控制方法，专门针对非线性、时变及滞后特性的问题。通过混沌粒子群优化寻找最佳参数，利用RBF神经网络的预测能力，提高了控制系统的性能，尤其在稳定性和响应速度上。这一技术在环保和工业生产领域有着广阔的应用前景，对于提升电厂废水处理的效率和质量具有重要意义。
