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摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的废水处理控制策略，包括S1，采集废水处理系统样本数据，按固定比例将样本数据划分为训练集和测试集；确定输入量参数和预测量参数；S2，对样本数据进行数据归一化处理；S3，构建基于PSO‑BP的废水处理预测模型，S4，通过数据预处理后的训练集样本数据对废水处理预测模型进行训练；S5，通过测试集样本数据对废水处理预测模型进行性能评价；S6，通过训练好的废水处理预测模型对废水处理系统进行水质预测；解决了污水处理系统的出水化学需氧量和进水固体悬浮物参数监测时成本较高，实时性较差的问题，具有可通过改进的神经网络模型来进行水质关键参数预测，从而获取高精度预测数据，实时性较强的特点。
主权项：1.基于模糊神经网络的废水处理控制策略，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据采集：采集废水处理系统样本数据，按固定比例将样本数据划分为训练集和测试集；确定输入量参数和预测量参数；S2，数据预处理：对样本数据进行数据归一化处理；S3，构建基于BP神经网络的废水处理预测模型，并通过PSO算法对废水处理预测模型的BP神经网络结构进行优化；其中对PSO算法进行改进；S4，通过数据预处理后的训练集样本数据对废水处理预测模型进行训练；S5，通过测试集样本数据对废水处理预测模型进行性能评价；S6，通过训练好的废水处理预测模型对废水处理系统进行水质预测。
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百度查询： 内蒙古滟晴环境技术有限公司 三峡智控科技有限公司 基于模糊神经网络的废水处理控制策略
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