本文選題：出水總磷　切入點：PLSR　出處：《化工學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對污水處理過程出水總磷預(yù)測問題存在的強非線性、大時變等特征,提出了一種基于偏最小二乘回歸自適應(yīng)深度信念網(wǎng)絡(luò)(partial least square regression adaptive deep belief network,PLSR-ADBN)的出水總磷預(yù)測方法。PLSR-ADBN是基于深度學習模型DBN的一種改進型建模方法。首先,將自適應(yīng)學習率引入到DBN的無監(jiān)督預(yù)訓練(pre-training)階段,來提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度。其次,利用PLSR方法取代傳統(tǒng)DBN中基于梯度的逐層權(quán)值精調(diào)(fine-tuning)方法,來提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度。同時,通過構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)證明了PLSR-ADBN學習過程的收斂性。最后,將PLSR-ADBN用于實際污水處理過程出水總磷預(yù)測中。實驗結(jié)果表明所提出的PLSR-ADBN收斂速度快且預(yù)測精度高,能夠滿足實際污水處理過程對出水總磷監(jiān)測精度和運行效率的要求。
[Abstract]:In view of the characteristics of strong nonlinearity and large time-varying in the prediction of total phosphorus in effluent from sewage treatment process, A partial least square regression adaptive deep belief network (PLSR-ADBN) based on partial least squares regression adaptive depth belief network is proposed. PLSR-ADBN is an improved modeling method based on the depth learning model DBN. The adaptive learning rate is introduced into the unsupervised pre-training stage of DBN to improve the convergence speed of the network. Secondly, the PLSR method is used to replace the gradient-based fine-tuning method of the hierarchical weights in DBN to improve the accuracy of network prediction. The convergence of PLSR-ADBN learning process is proved by constructing Lyapunov function. Finally, PLSR-ADBN is used to predict the total phosphorus of effluent from the actual sewage treatment process. The experimental results show that the proposed PLSR-ADBN converges quickly and has high prediction accuracy. It can meet the requirement of monitoring precision and running efficiency of effluent total phosphorus in actual sewage treatment process.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學信息學部;計算智能與智能系統(tǒng)北京市重點實驗室;
【基金】：國家杰出青年科學基金項目(61225016) 國家自然科學基金項目(61533002,61603009) 中國博士后科學基金項目(2015M570910) 朝陽區(qū)博士后科研基金項目(2015ZZ-6) 北京工業(yè)大學基礎(chǔ)研究基金項目(002000514315501)~~
【分類號】：TP18;X832

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本文編號：1644118