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基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型
摘要：
废水处理软测量具有实用性强、准确性高的特点，可以为工业生产带来很大的经济效益。本文基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型，针对废水处理过程中的COD和NH3-N指标进行了研究。在数据采集和数据预处理的基础上，对BP神经网络进行了优化，利用改进粒子群算法优化网络参数，提高了神经网络的学习速度和精度。试验结果表明，优化后的BP神经网络模型具有更高的预测精度和更好的曲线拟合能力，能够在工业生产中得到有效应用。
关键词：废水处理；软测量；BP神经网络；改进粒子群算法；预测精度
Abstract:
Softmeasurementofwastewatertreatmenthasthecharacteristicsofhighpracticalityandaccuracy,whichcanbringgreateconomicbenefitstoindustrialproduction.BasedontheimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmtooptimizetheBPneuralnetwork,thispaperstudiesCODandNH3-Nindicatorsinthewastewatertreatmentprocess.Onthebasisofdataacquisitionanddatapreprocessing,theBPneuralnetworkisoptimized,andtheimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtooptimizethenetworkparameters,whichimprovesthelearningspeedandaccuracyoftheneuralnetwork.ExperimentalresultsshowthattheoptimizedBPneuralnetworkmodelhashigherpredictionaccuracyandbettercurvefittingability,whichcanbeeffectivelyappliedinindustrialproduction.
Keywords:wastewatertreatment;softmeasurement;BPneuralnetwork;improvedparticleswarmoptimizationalgorithm;predictionaccuracy
1.引言
废水处理是现代化工生产的重要组成部分，随着环境污染的加剧，废水处理的重要性不断提高。在废水处理过程中，为了能够实现废水处理的自动化监测和控制，需要对废水处理过程中相关指标进行实时监测和预测。软测量技术是一种针对过程系统参数的软测量方法，可以通过数学模型对过程系统进行在线监测和预测，具有很高的实用性。
在软测量技术中，BP神经网络具有很好的应用前景。然而，BP神经网络具有网络训练时间长、易陷入局部最优解等问题，需要进行优化改进。粒子群算法是一种优化算法，可以用来对BP神经网络的参数进行优化。
本文基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型，研究了COD和NH3-N指标的预测。首先对废水处理系统进行建模，然后采用BP神经网络对系统进行建模。为了提高BP神经网络的预测精度，采用改进粒子群算法对神经网络进行优化，最终得到了高精度的废水处理软测量模型。
2.废水处理软测量模型建立
2.1废水处理系统建模
废水处理系统通常由沉淀池、厌氧池、好氧池、二沉池等部分组成，其中沉淀池主要用于废水初步脱水，厌氧池主要用于有机物的分解，好氧池主要用于氨氮和总氮的去除，二沉池主要用于废水的后处理。
废水处理系统的动态模型可以表示为：
Ｘ＝AＸ＋BＵ＋V…(1)
其中，X为状态变量，U为控制变量，V为随机噪声，A和B为状态方程和控制方程。模型的状态方程和控制方程可以表示为：
Ｘ（ｋ＋１）＝fad（X（ｋ），Ｕ（ｋ），V（ｋ））
Ｙ１（ｋ＋１）＝gad（X（ｋ＋１），Ｕ（ｋ），V（ｋ））
其中，Y1为废水的COD值，gad为非线性函数。
2.2BP神经网络模型建立
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，可以用于分类、预测、控制等方面。在本文中，用BP神经网络来实现对废水处理指标的预测。
BP神经网络主要包括输入层、隐含层和输出层。输入层是模型的输入，用来接收输入数据；隐含层是网络中心，对输入数据进行加工处理；输出层是网络的输出层，用来输出模型的预测结果。
神经网络的训练过程包括三个步骤：前向传递、误差反向传播、参数更新。前向传递是指数据的正向传播，误差反向传播是指误差由输出层逐层反向传递至输入