GABP神经网络

资 源 简 介

GABP神经网络

详 情 说 明

在污水处理过程中，对关键水质参数的实时监测至关重要，但传统方法往往难以实现在线测量。针对这一挑战，基于PCA和GABP神经网络的软测量技术提供了一种创新解决方案。

该方法的核心理念是通过间接可测变量来估计难以直接测量的水质参数。系统首先采用主元分析（PCA）对原始数据进行降维处理，去除冗余信息并提取关键特征。这种预处理步骤有效提高了后续建模的效率和准确性。

GABP神经网络是该技术的核心预测模型，它结合了遗传算法和反向传播网络的优点。与传统BP网络不同，GABP采用局部改进的遗传算法优化网络初始权值，避免了传统方法容易陷入局部最优的问题。在训练过程中，系统采用自适应学习速率的动量梯度下降算法，根据误差变化自动调整学习率，大大提升了模型的收敛速度和稳定性。

针对污水处理中BOD（生化需氧量）参数预测的应用实例表明，该软测量模型展现出优异的性能。它不仅能够准确反映水质变化趋势，还具备良好的抗干扰能力和长期稳定性。这种技术为污水处理厂的智能化管理提供了可靠的工具，实现了对关键水质参数的实时监控和预测。