基于密度聚类自组织rbf神经网络的出水氨氮软测量研究

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1、中文图书分类号：TP183密级：公开UDC：621.3学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于密度聚类自组织RBF神经网络的出水氨氮软测量研究论文作者：孙玉庆学科：控制科学与工程指导教师：乔俊飞教授论文提交日期：2016.06.20UDC：621.3学校代码：10005中文图书分类号：TP183学号：S201302145密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于密度聚类自组织：RBF神经网络的出水氨氮软测量研究英文题目：Soft：-computingmodelforeff

2、luentammonianitrogenbasedondensityclusteringself-organizingRBFneuralnetwork论文作者：：孙玉庆学科专业：：控制科学与工程研究方向：：智能系统与智能信息处理申请学位：：工学硕士指导教师：：乔俊飞教授所在单位：：电子信息与控制工程学院答辩日期：：2016年6月授予学位单位：：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研。，究成果尽我所知除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰

3、写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：孙左友＂曰期：２＾年＾月曰／＾７关于论文使用授权的说明目本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，Ｐ；学校有权，允许论文被查阅和借阅保留送交论文的复印件；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名＝系１＼主灰曰期：户年月曰／／７

4、导师签名：曰期：从年／月７曰摘要摘要近年来，随着社会的快速发展，水污染问题愈发严峻，而水体富营养化是导致水污染的重要原因，水体富营养化会破坏生态环境，影响人类健康，因此避免水体富营养化是我国城市污水处理厂建设的主要目标之一。由于水体富营养化的机理过程复杂，影响因素众多，难以建立其精确的数学预测模型，致使水体富营养化难以预防，而水中氨氮的含量是水体富营养化的关键参数，其值大小可以用来评价水质，预防污染。因此，为了实现污水处理厂出水氨氮的实时测量，文中提出了一种基于密度聚类自组织RBF神经网络的出水氨氮软测量模型，实现了出

5、水氨氮的及时、准确预测。本文主要的研究工作包括以下几点：1.基于污水氨氮处理过程的机理分析与数据处理，确定了出水氨氮软测量模型的辅助变量。辅助变量的选取是建立出水氨氮软测量模型的关键，本文通过对活性污泥法中生物脱氮过程的机理分析及实际污水处理厂可测量变量，总结出与出水氨氮相关的7种辅助变量，在对数据进行归一化处理后，利用主元分析法对初步的7种辅助变量进行了去相关性处理，最终将出水氨氮软测量模型的辅助变量维数由7维降为5维。2.针对RBF神经网络结构参数难以确定的问题，设计出一种密度聚类自组织RBF神经网络。该密度聚类算法以

6、某个样本点密度值大小及样本间的欧氏距离为条件进行RBF神经网络结构的自组织调整，从而实现网络结构的确定，并利用梯度下降算法对网络参数进行训练，确定最终的RBF神经网络结构及参数。非线性系统逼近实验表明：所提出的自组织机制能够优化RBF神经网络结构，提高了网络预测精度。3.建立了一种基于密度聚类自组织RBF神经网络的出水氨氮软测量模型，解决了出水氨氮在线测量精度不高的问题。将提出的密度聚类自组织RBF神经网络应用于出水氨氮的软测量模型中，由于密度聚类自组织RBF神经网络能够根据样本数据的特点进行网络结构的自组织调整，使得建立

7、的软测量模型更接近实际的污水处理过程，实验结果验证了所建立的出水氨氮软测量模型的有效性。4.开发了一种出水氨氮软测量平台。该平台主要包括用户注册及登录模块、数据处理模块、模型训练及预测模块。首先，利用LabVIEW2012软件编写了平台操作界面，主要集合了模型选择、参数设置等功能；然后利用Access2013数据-I-北京工业大学工学硕士学位论文库和MatlabR2012a软件编写了后台运行程序，以实现用户信息存储及软测量模型调用；最后，通过用户信息、数据处理、模型调用等模块间的信息传输，实现出水氨氮软测量过程的可视化。关

8、键词：出水氨氮；软测量模型；密度聚类自组织RBF；软测量平台-II-AbstractAbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofsociety,theproblemofwaterpollutionhasbecomemoreandmoreserious,a