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RBF神经网络设计及其在COD软测量中的应用研究
摘要：
在工业过程控制领域中，软测量技术一直被广泛应用，可以实现对生产过程进行实时监测和控制。本文旨在探讨一种基于RBF神经网络的COD软测量方法，并结合实验数据进行验证。本文首先介绍了软测量的概念和应用背景，接着阐述了RBF神经网络的基本原理和设计方法，并详细介绍了COD软测量模型的建立过程。最后，通过与其他模型的比较分析，证明了RBF神经网络在COD软测量中的优势。本文研究成果可以为实际生产中的COD监测和控制提供较为可靠的方法。
关键词：软测量；RBF神经网络；COD监测；生产过程控制
一、引言
在化工、环保、电力等领域中，COD监测是一个十分重要的工作，对于保障水资源的安全和环境保护有着非常重要的作用。COD（ChemicalOxygenDemand）是指在化学氧化条件下，各种有机物质中可以消耗的氧的量的一种测量方法。通常情况下，COD检测需要抽取样品后进行实验测试，这种方法不仅费时费力，而且对于生产过程的实时监测也无法做到。
因此，软测量技术的提出和发展，为COD检测和监测提供了一种有效的手段。软测量是用物理模型、数学模型、经验模型和统计方法等对不可测量的过程变量进行预测或估计的一种技术手段。在化学工业领域中，软测量技术被广泛应用于反应过程、产品质量监测、控制和优化等方面，能够实现加工过程的快速响应，提高生产效率和产品质量。
本文将介绍一种基于RBF神经网络的COD软测量方法，并将其应用于COD的监测和控制中。RBF神经网络具有优越的性能和较高的精度，能够快速和准确地预测和估计过程变量，因此在COD软测量中的应用是十分适合的。
二、RBF神经网络原理及其设计方法
RBF神经网络是一种基于径向基函数（RadialBasisFunction）的前馈神经网络模型，具有自适应性、高速度和较好的精度。其主要由输入层、隐层和输出层三部分组成。其中，隐层的神经元数量通常比较少，能够有效地降低网络的复杂度和训练时间。
RBF神经网络的设计方法主要包括以下步骤：
1.确定输入变量和输出变量：根据实际问题确定输入变量和输出变量，例如，在COD软测量中，输入变量可以是进料流量、进料COD浓度、进料温度等，输出变量则是COD值。
2.选择径向基函数：径向基函数可以是高斯函数、多项式函数等，根据实际问题选取适当的函数类型。
3.确定隐层数量：通常情况下，隐层神经元数量的选取需要进行试探，选择适当的数量能够提高网络的预测精度。
4.确定输出权值：利用最小二乘法或LMS算法等对网络进行训练，确定输出权值。
5.网络测试和验证：将测试数据输入网络中进行预测，并与实际数据进行对比，验证网络的预测能力。
三、COD软测量模型建立
在COD软测量模型中，输入变量包括进料COD浓度、流量、温度等，输出变量为COD值。本文所使用的实验数据为采集于某化工厂COD浓度的时间序列数据。
1.数据预处理
为了保证COD软测量模型的精度和可靠性，需要对实验数据进行预处理。通常情况下，预处理包括数据清洗、数据采样和数据归一化等。
2.特征选择
在网络设计过程中，需要选择适当的特征进行训练。本文中选取进料COD浓度、流量和温度作为输入特征变量，输出COD值作为网络输出。
3.网络设计
利用MATLAB软件，设计具有1个输入层、1个隐层和1个输出层的RBF神经网络模型。在隐层中，选取高斯径向基函数，并试探神经元数量，确定最优网络结构。
4.网络训练与测试
利用最小二乘法对网络进行训练，并利用验证数据进行网络测试和验证。
四、研究成果及探讨
本文采用所建COD软测量模型进行预测，并与其它方法进行比较分析。通过实验数据的对比分析，证明了RBF神经网络在COD软测量中具有较好的精度和可靠性。因此，本文所建的COD软测量模型可以为实际生产中的COD监测和控制提供较为可靠的方法。
五、结论
本文主要介绍了一种基于RBF神经网络的COD软测量方法，并结合实验数据进行验证。经过比较分析，证明了RBF神经网络在COD软测量中的优势和具有较高的精度和可靠性。本文研究成果可以为COD的监测和控制提供较为可靠的方法，并有望在生产实践中得到应用。