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摘 要:本发明公开一种基于PLS‑PSO‑RBF神经网络模型的污水质量监测方法,实现了在小样本的前提下,利用RBF神经网络建立符合精度要求的污水质量监测模型,从而实现对污水出水端质量的实时监测或软测量。具体来讲,本发明方法首先使用PLS算法来降低输入数据的维数,然后使用PSO算法优化得到RBF神经网络各个隐层神经元的中心点向量,进而基于PLS‑PSO‑RBF神经网络模型实时污水出水端质量的实时监测。本发明方法通过PLS算法的降维策略,能降低污水质量监测建模时遇到的小样本问题相对于输入变量维数的负面影响。同时通过PSO算法优化搜寻出多个隐层神经元的中心点向量,能较大程度的保证RBF神经网络模型的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110300717.8 | 专利名称: | 一种基于PLS-PSO-RBF神经网络模型的污水质量监测方法 |
申请日: | 2021-03-13 | 申请/专利权人 | 宁波大学科学技术学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省宁波市慈溪市白沙路街道文蔚路521号宁波大学科学技术学院机械工程与自动化学院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/0639搜分类 污水处理搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |