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基于递归模糊神经网络的出水总磷软测量研究及技术实现
基于递归模糊神经网络的出水总磷软测量研究及技术实现
摘要：近年来，水环境污染日益严重，特别是出水总磷含量的监测成为水处理领域中的重要问题。本文基于递归模糊神经网络（RFNN）算法，研究了一种新的出水总磷软测量技术。实验结果表明，RFNN算法具有较高的精确度和预测性能，可以用于出水总磷含量的软测量。
1.引言
水环境污染对人类生活和经济发展带来了严峻的挑战。出水总磷是评估水体污染程度的重要指标之一，因此对其进行准确监测和测量成为了水处理领域中亟待解决的问题。传统的测量方法需要耗费大量人力物力并且具有一定的局限性，因此开发一种新的软测量技术势在必行。
2.相关工作
在过去的几十年里，研究人员提出了许多基于机器学习的软测量技术。其中，神经网络算法以其优异的非线性建模能力而得到了广泛应用。然而，传统的神经网络存在着过拟合和收敛速度慢的问题，这限制了其在复杂环境下的应用。
3.方法
本文提出了一种基于递归模糊神经网络（RFNN）的出水总磷软测量技术。RFNN是一种结合了神经网络和模糊理论的新型算法。它利用模糊推理的思想来处理不确定性和模糊性问题，同时利用神经网络的学习能力来建立准确的数学模型。
4.实验设计与结果分析
为了验证RFNN算法在出水总磷测量中的有效性，我们从一个实际的水处理厂收集了大量的数据，并进行了实验研究。首先，我们将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们使用训练集对RFNN模型进行训练，并用测试集评估其性能。实验结果表明，RFNN算法具有较高的精确度和预测性能，可以有效地进行出水总磷测量。
5.技术实现
为了将RFNN算法应用于实际的出水总磷测量中，我们设计了一个软测量系统。该系统由传感器、数据采集和处理模块、RFNN模型以及控制模块组成。传感器用于实时采集出水总磷含量数据，数据采集和处理模块用于对数据进行预处理和特征提取，RFNN模型用于建立回归模型，控制模块则用于响应测量结果进行控制。
6.结论
本文基于递归模糊神经网络（RFNN）算法，研究了一种新的出水总磷软测量技术。实验结果表明，RFNN算法具有较高的精确度和预测性能，可以用于出水总磷含量的软测量。该技术对于水处理领域的研究和实际应用具有重要意义，可以提高水质监测的效率和精度，减少资源消耗和环境污染。未来的研究可进一步优化RFNN算法，并将其应用于更多的水处理问题中。
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[4]Li,Y.,Huang,B.,Ren,A.G.,etal.(2016).Recursivefuzzyneuralnetworkswithincrementallearningfornonlinearsystemidentification.Neurocomputing,171,368-378.
Abstract：Inrecentyears,waterpollutionhasbecomeincreasinglyserious,especiallythemonitoringofeffluenttotalphosphoruscontenthasbecomeanimportantissueinthefieldofwatertreatment.Thisarticlestudiesaneweffluenttotalphosphorussoftmeasurementtechnologybasedonrecursivefuzzyneuralnetwork(RFNN)algorithm.TheexperimentalresultsshowthattheRFNNalgorithmhashighaccuracyandpredictiveperformance,andcanbeusedforsoftmeasurementofeffluentt