污染控制技术及原理
李晓东,曾光明,黄国和,李建兵,蒋茹.城市污水量短时预测的混沌神经网络模型[J].环境科学学报,2006,26(3):416-419
城市污水量短时预测的混沌神经网络模型
- Chaos neural network (NN) model for short-term predicting on the influent time series of WWTP
- 基金项目：国家自然科学杰出青年学者基金资助项目(No.50225926,50425927);中国高技术研究发展计划项目(No.2004AA649370);2000年度高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划项目;教育部博士点基金资助项目(No.20020532017)
- 作者
- 单位
- 李晓东
- 湖南大学环境科学与工程系, 长沙 410082
- 曾光明
- 湖南大学环境科学与工程系, 长沙 410082
- 黄国和
- 湖南大学环境科学与工程系, 长沙 410082
- 李建兵
- 湖南大学环境科学与工程系, 长沙 410082
- 蒋茹
- 湖南大学环境科学与工程系, 长沙 410082
- 摘要：通过分析进水水量时间序列的非线性动力学性质,认为该时间序列具有混沌特性.在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市污水水量短时预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对污水厂的进水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果.
- Abstract：Nonlinear dynamics character of WWTP influent time series is analyzed. Then it is considered that there's a chaos in the influent time series. Based on this, a short-term forecasting chaos neural network (NN) model of WWTP influent was built by phase space reconstruction. The influent of WWTP can be short-term predicted by this model. The results indicate that a reasonable forecasting result have been achieved through such a method.
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