【摘 要】
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随着中国经济的飞速发展,废水对环境所造成的危害也日益严重.为解决这一矛盾,研究废水处理控制系统,提高废水处理系统的自动化水平,就显得十分重要.神经网络理论具有非线性、
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随着中国经济的飞速发展,废水对环境所造成的危害也日益严重.为解决这一矛盾,研究废水处理控制系统,提高废水处理系统的自动化水平,就显得十分重要.神经网络理论具有非线性、多变量特性和自适应能力等优势,这些优势用于废水处理控制系统是可行的,也是非常有价值的.该论文主要工作如下:1、对废水处理系统构建多层前馈网络,利用反向传播算法,对数据样本进行学习.从而获得废水处理系统的正向模型,为实现废水处理系统的自动控制提供前提.2、训练废水处理系统的逆向模型,作为神经网络控制方案中控制器.3、用灰色理论中的AGO预处理方法引入到BP神经网络中,可减小隐含在数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,提高神经网络的建模精度.4、以逆模型为控制器C,以正模型为对象的仿真器,采用直接逆控制方案.并用MATLAB为实验平台,进行仿真,验证该方案切实可行.
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