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基于密度聚类自组织RBF神经网络的出水氨氮软测量研究
基于密度聚类自组织RBF神经网络的出水氨氮软测量研究
摘要：
随着工业化和城市化进程的不断加快，水体污染成为一个严重的环境问题。而水体中的氨氮含量是评价水质的重要指标之一。因此，准确测量出水中的氨氮浓度对于保护水资源、维护人类健康和环境可持续发展至关重要。然而，传统的氨氮测量方法存在着复杂、耗时、昂贵等问题，因此需要有效的软测量方法来实现快速准确的氨氮测量。本论文提出了一种基于密度聚类自组织RBF神经网络的软测量方法，以提高出水氨氮的测量精度和响应速度。
关键词：出水氨氮、软测量、密度聚类、自组织RBF神经网络
1.引言
水体污染是当前环境问题的重要组成部分，在水环境监测中，氨氮是评估水体污染程度的重要指标之一。目前，传统的氨氮测量方法主要包括试剂法、光谱法和电化学法等，这些方法存在着操作复杂、耗时长、昂贵等问题。因此，需要发展一种快速准确的软测量方法来替代传统的氨氮测量方法。
2.软测量方法的发展
软测量方法是利用数学模型和计算机技术对过程变量进行在线监测和预测的一种方法。随着神经网络和模糊逻辑等方法的发展，软测量方法在工业过程监测中得到了广泛应用。其中，RBF神经网络是一种常用的软测量方法，其具有良好的非线性拟合能力和较强的泛化能力。
3.密度聚类自组织RBF神经网络模型
本文提出了一种基于密度聚类自组织RBF神经网络的软测量方法。首先，采用密度聚类算法对监测样本进行聚类，将样本划分为若干个子类。然后，利用自组织RBF神经网络对每个子类进行模型构建，得到不同子类对应的神经网络模型。最后，通过将每个子类的网络模型进行集成，得到整体的网络模型用于氨氮浓度的测量。
4.实验设计和结果分析
本文以某水处理厂的出水中的氨氮浓度为对象进行了实验研究。通过采集样本数据，并进行预处理和特征提取，得到了实验数据集。将数据集分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练，得到了各子类的网络模型。然后，利用测试集对模型进行评估，并与传统的氨氮测量方法进行对比。
5.结果和讨论
实验结果显示，基于密度聚类自组织RBF神经网络的软测量方法在氨氮浓度的测量精度和响应速度上优于传统的氨氮测量方法。该方法能够较好地模拟和预测水处理厂出水中氨氮的变化趋势，并对氨氮的含量进行准确测量。
6.结论与展望
本文提出了一种基于密度聚类自组织RBF神经网络的软测量方法，并在某水处理厂的出水氨氮浓度测量中验证了方法的有效性。该方法能够提高氨氮测量的精度和响应速度，具有重要的应用价值。但同时也存在一些问题和改进的空间，例如模型参数的选择、样本数据的增加等。
参考文献：
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