一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型

韩红桂; 张璐; 乔俊飞

doi:10.11949/j.issn.0438-1157.20151977

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型

研究论文 | 更新时间：2025-12-10

- 一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型
- An energy consumption model of wastewater treatment process based on adaptive regressive kernel function
- 化工学报 2016年第3期页码：947-953
- 作者机构：
  
  北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京,100124
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11949/j.issn.0438-1157.20151977
  中图分类号： Q028.8
- 网络首发：2016-01-12，
  
  纸质出版：2016-01-12
- 稿件说明：
移动端阅览
韩红桂, 张璐, 乔俊飞. 一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型[J]. 化工学报, 2016,(3):947-953.

HAN Honggui, ZHANG Lu, QIAO Junfei. An energy consumption model of wastewater treatment process based on adaptive regressive kernel function[J]. CIESC Journal, 2016, (3): 947-953.
韩红桂, 张璐, 乔俊飞. 一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型[J]. 化工学报, 2016,(3):947-953. DOI： 10.11949/j.issn.0438-1157.20151977.

HAN Honggui, ZHANG Lu, QIAO Junfei. An energy consumption model of wastewater treatment process based on adaptive regressive kernel function[J]. CIESC Journal, 2016, (3): 947-953. DOI： 10.11949/j.issn.0438-1157.20151977.

摘要

针对污水处理过程能耗模型难以建立的问题

提出了一种基于自适应回归核函数的建模方法。通过分析污水处理过程的运行特点

构建能耗与运行过程变量之间的关系

得到一种基于过程变量的能耗模型表达;同时利用梯度下降算法对能耗模型参数进行自适应调整

提高模型精度。最后

将设计的能耗模型应用于污水处理过程基准仿真平台BSM1和实际污水处理厂

实验结果表明该模型能够根据污水处理过程变量实时获得污水处理过程的能耗

具有较好的自适应特性和较高的精度。

Abstract

Due to the difficulty in establishing the energy consumption model for the wastewater treatment process

an adaptive regressive kernel function is developed in this paper. Based on the characteristic analysis of the wastewater treatment process

the relationship between the energy consumption and the process variables is obtained. And an energy consumption model is established with the process variables. Meanwhile

the model parameters are adjusted adaptively by using the gradient descent algorithm to improve its accuracy. Finally

this proposed energy consumption model is applied to benchmark simulation platform and a real wastewater treatment process. The results show that this energy consumption model is able to display the operate cost of wastewater treatment process online according to the process variables

with good adaptivity and accuracy.

关键词

Keywords

references

浏览量

218

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于多目标粒子群算法的污水处理智能优化控制

基于模糊神经网络的污水处理生化除磷过程控制

基于区间二型模糊神经网络污水处理过程溶解氧浓度控制

基于递归模糊神经网络的污水处理控制方法

基于稳定Hammerstein模型的在线软测量建模方法及应用