基于递归神经网络的污水处理软测量研究 (1).pdf

水处理参数建模进行了详细阐述。递归神经网络（RNN）因其独特的循环结构，能有效地处理序列数据，因此在污水处理参数的建模中具有显著优势。 在污水处理过程中，生化需氧量（BOD）是一个关键的水质指标，它反映了水体中可生物降解的有机物含量。传统的BOD检测方法如稀释接种法、测压差法和增温法，要么操作复杂、耗时长，要么精度不足。为了解决这些问题，软测量技术应运而生。软测量通过选取易测量的辅助变量，建立与主导变量（如BOD）之间的数学模型，从而实现难以直接测量的参数的在线估计。 在软测量模型的总体设计阶段，首要任务是确定主导变量（BOD）和辅助变量。辅助变量的选择应基于它们与主导变量的密切关联性，以及它们的易测性。接着，通过机理分析选取合适的辅助变量，确定其类型、数量和检测位置。模型建立阶段，通常采用机理建模、经验建模或两者结合的组合建模。机理建模基于物理和化学原理，而经验建模则依赖于历史数据和统计方法，如神经网络法。本文采用了组合建模，以充分利用两种方法的优点。 在软测量模型建立后，接下来是模型的校正。由于实验环境与实际运行环境可能存在差异，需要根据实际情况对模型进行调整，以减少预测误差。这一步骤对于提高模型在实际应用中的准确性至关重要。 在本文中，作者选择了递归神经网络（RNN）进行BOD的软测量建模。RNN的循环结构允许信息在时间序列上流动，非常适合处理时间序列数据，如连续的水质监测数据。通过训练RNN，可以学习到输入序列与输出BOD值之间的复杂关系。RNN的隐藏层状态能够捕捉到序列的长期依赖性，这对于处理如BOD这样的动态参数特别有效。 在建模过程中，作者可能会涉及到网络结构的优化，包括神经元的数量、激活函数的选择、学习率的设定等，以提高模型的泛化能力和预测精度。同时，为了防止过拟合，可能还会应用正则化技术，如L1或L2正则化，以及早停策略。 递归神经网络在污水处理中的应用展示了深度学习技术在解决复杂工业问题上的潜力。通过软测量技术，可以实时、准确地估计BOD，进而优化污水处理过程，提升环保效率。这种研究对于推动环保行业的科技进步和可持续发展具有重要意义。