基于RBF神经网络的水处理系统建模与仿真 (2006年)

利用径向基函数(RBF) 神经网络的特点，采用神经网络对活性污泥法水处理系统进行建模，提出了一种RBF网络学习的新算法，即将改进的减聚类算法和动态最近邻聚类算法相结合的算法。仿真结果表明，该算法先进有效，用其建立的模型具有较强的实用性，为实现水处理系统的在线实时预测控制提供了可行的途径。