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潘丹

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：北京工业大学机械工程与应用电子技术学院更多>>
发文基金：国家科技重大专项更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇通量
  • 1篇群算法
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇主成分分析法
  • 1篇子群
  • 1篇污染
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇膜通量
  • 1篇膜污染
  • 1篇PSO-BP...
  • 1篇MBR工艺

机构

  • 1篇北京师范大学
  • 1篇北京工业大学

作者

  • 1篇刘志峰
  • 1篇王建华
  • 1篇潘丹
  • 1篇杨双喜

传媒

  • 1篇北京工业大学...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
PSO-BP神经网络在MBR工艺中的膜污染预测被引量：7
2012年
针对MBR膜污染因子较为复杂且各因子之间相互交叉,提出基于PSO-BP神经网络的膜污染预测方法.首先用主成分分析法实现输入变量的去维和去相关,简化网络的输入,然后应用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值.网络训练时使用的数据是在不同操作条件下,采用孔径为0.038μm的聚醚砜超滤膜处理印染废水溶液时得到的膜通量实验数据,最后用训练好的PSO-BP神经网络对膜通量进行预测.结果表明,与传统BP算法相比,PSO-BP神经网络算法能更快实现收敛,提高运算速度以及膜通量预测的准确度.
刘志峰潘丹王建华杨双喜
关键词：神经网络主成分分析法粒子群算法膜通量
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