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基于L-M算法滾動優化的溶解氧濃度預測控制
湯鎧源; 李明河 安徽工業大學電氣與信息工程學院; 安徽馬鞍山243000
- 污水處理
- 溶解氧濃度
- 神經網絡
摘要：針對污水處理系統非線性,滯后性以及強耦合等特性,利用BP神經網絡建立系統模型,對溶解氧(DO)濃度進行控制。傳統預測控制的滾動優化部分使用的是梯度下降算法,難以獲取最優控制增量,基于此問題,利用L-M(Levenberg-Marquardt)算法對神經網絡滾動優化部分進行了改進。通過仿真實驗,結果表明該方法切實可行。
- 污水處理
- 溶解氧濃度
- 神經網絡
摘要：針對污水處理系統非線性,滯后性以及強耦合等特性,利用BP神經網絡建立系統模型,對溶解氧(DO)濃度進行控制。傳統預測控制的滾動優化部分使用的是梯度下降算法,難以獲取最優控制增量,基于此問題,利用L-M(Levenberg-Marquardt)算法對神經網絡滾動優化部分進行了改進。通過仿真實驗,結果表明該方法切實可行。
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