基于自组织模糊神经网络的出水总磷预测.pdf

【基于自组织模糊神经网络的出水总磷预测】这篇论文主要探讨了如何利用改进的Levenberg-Marquardt（ILM）学习算法和奇异值分解（SVD）技术来构建一个适用于在线建模的自组织模糊神经网络（FNN），以解决污水处理过程中出水总磷（TP）的预测问题。 1. **自组织模糊神经网络（FNN）**：FNN是一种结合了模糊逻辑和神经网络特性的模型，通过模糊规则和神经网络的学习能力来处理不确定性和非线性问题。在本文中，FNN被用于处理污水处理过程中出水总磷浓度的预测，它能够理解和模拟复杂的水质变化规律。 2. **改进的Levenberg-Marquardt（ILM）算法**：ILM是一种优化算法，常用于反向传播神经网络的训练，以更有效地调整网络参数。在这个研究中，ILM被用来训练FNN的隶属函数中心、宽度以及输出层权重，以提高预测的精确性。 3. **奇异值分解（SVD）**：SVD是一种矩阵分解方法，可以将矩阵转化为一组简洁的奇异值和对应的左右奇异向量。在FNN中，SVD被应用于规则层输出阵列，通过单边Jacobi变换进行分解，这有助于识别和减少冗余信息，增强模型的解释性和稳定性。 4. **在线动态调整**：通过基于奇异值定义的增长和修剪指标，规则层的神经元能够在线动态调整，这意味着网络可以根据输入数据的变化实时优化其结构，从而提高预测的适应性和准确性。 5. **网络结构的收敛性**：论文证明了ILM-SVD FNN在结构固定和调整阶段都具有收敛性，这保证了模型的稳定性和预测的可靠性。 6. **实验验证**：为了验证所提出的模型的有效性，研究人员使用了典型非线性系统辨识、Mackey-Glass时间序列预测以及实际的污水处理过程出水总磷数据进行了实验。结果表明，所设计的自组织模糊神经网络不仅结构紧凑，而且预测精度高，满足了污水处理厂对于出水总磷检测精度和实时性的需求。 7. **关键词**：出水总磷、模糊神经网络、自组织模糊神经网络、改进Levenberg-Marquardt算法、奇异值分解。这些关键词是理解该研究的关键，它们涵盖了模型的核心技术和应用领域。 这篇论文提供了一种创新的方法，通过结合ILM学习算法和SVD技术，改进了自组织模糊神经网络，以更准确地预测污水处理过程中的出水总磷含量，这对于环保和水处理行业的监测和控制具有重要意义。