3.3.1.1 污水处理过程软测量的作用
废水根据来源不同可分为工业废水和城市生活污水，生活污水处理通常采用活性污泥法处理工艺，以BOD5(biological oxygen demand五天生化需氧量) 作为排放污水的指标。本文论述在污水处理过程中，通过测量污泥浓度及生物曝气池中的溶解氧浓度等与主导变量BOD密切相关的可测辅助变量，对不同的生活污水水质经污水处理软测量模型的在线处理，实时估计出水BOD值，以达到对出水水质的预测控制。
活性污泥法是一种应用最广泛的废水好氧生化处理技术，其基本流程包括一沉池、曝气池、二沉池、污泥回流及剩余污泥排放几个系统，如图3-3所示。一沉池用于去除污水中的悬 ...... （共2931字） [阅读本文]>>
水环境系统智能化软测量与控制水环境系统软测量的基本思想是将系统建模理论与生产工艺过程知识有机结合起来，应用计算机软件技术，对水环境系统中一些难于在线测量或不能测量的重要变量 (称之为主导变量)，如出水BOD、COD等，通过选择另
水环境系统智能化软测量与控制软测量的基本原理是把系统辨识和控制系统建模理论与生产工艺过程知识结合起来，根据某种最优规则，选择一组既与主导变量有密切联系又易检测的变量，即二次变量，通过构造某种以二次变量为输入、主导变量为输出的数学
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元的输入和连接权值均可为一个时间变化过程，并在传统神经元空间聚合运算的基础上，增加了一个时间聚合算子，使过程神经元的聚合运算和激励作用能同时反映信号的空间总和效应和时间总和效应。过程神经元由加
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元网络是由若干个过程神经元和一般非时变神经元按照一定的拓扑结构组成的人工神经元系统。类似于传统神经元网络，过程神经元网络也可以按神经元之间的连接方式分为前向型过程神经元网络和反馈型过程神经元网
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元网络的学习算法目前国内只有何新贵院士、许少华博士提出了几种方法[23]。主要有基于梯度下降的学习算法，该算法借鉴了传统的BP算法[111-112]; 基于函数正交基展开的学习算法，在输入空间
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