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摘要：本发明提出了一种基于RBF神经网络的污水处理过程中溶解氧浓度的控制方法，首先对污水处理过程中的关键数据进行采集与处理；随后构建基于RBF神经网络的溶解氧浓度预测模型，用于预测溶解氧浓度的非线性变化；然后利用遗传算法对基于RBF神经网络的溶解氧浓度预测模型进行优化，提高溶解氧浓度预测模型的全局寻优能力，避免模型陷入局部最优，以提高溶解氧浓度预测模型输出结果的准确性；再利用数字信号处理芯片采集优化模型输出的预测数据，以此来控制曝气环节的曝气阀门开度，进而控制污水处理过程中的溶解氧浓度；最后将该预测模型及数据采集过程部署到实际的溶解氧浓度控制系统中，实现对污水处理过程中溶解氧浓度的精准控制。
主权项：1.一种基于RBF神经网络的污水处理过程中溶解氧浓度的控制方法，其特征在于，该方法包括：S1：初始溶解氧浓度控制时序数据集的收集，包括曝气量、温度、污水处理体积、化学需氧量、生物需氧量的初始特征信息，以及相应的最佳溶解氧浓度信息，针对初始特征信息进行归一化处理，消除数据尺度差异的影响，并结合溶解氧浓度信息得到预测模型的输入参考特征数据；S2：构建基于径向基函数（RBF）神经网络的溶解氧浓度预测模型，用于实现对溶解氧浓度非线性变化过程的预测；S3：利用遗传算法优化S2所构建的预测模型，提高所建模型的全局寻优能力与泛化能力，进而提高溶解氧浓度预测的准确性，得到最终的溶解氧浓度预测模型；S4：利用DSP采集优化模型输出的预测数据，并通过DSP控制曝气环节的曝气阀门开度，进而控制溶解氧浓度；S5：部署优化后的溶解氧浓度预测模型，并实时调整曝气环节的曝气阀门开度，最终实现污水处理过程溶解氧浓度的高效精确控制。
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百度查询： 湖北众宜环保科技有限公司 一种基于RBF神经网络的污水处理过程中溶解氧浓度的控制方法
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