[发明专利]一种基于宽度学习网络的出水总磷预测方法有效
| 申请号： | 202110535042.5 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113311035B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 韩红桂;李泓颉;刘峥;乔俊飞 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G01N27/26 | 分类号： | G01N27/26;G01N27/416;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 针对污水处理过程中出水总磷难以在线检测的问题，设计了一种基于宽度学习网络的出水总磷预测模型，采用梯度下降算法对模型参数进行在线调整，建立了精确的出水总磷预测模型；将设计的预测模型应用于实际的污水处理过程；实验结果表明：基于宽度学习网络的预测模型不仅能够实现污水处理过程出水总磷的在线检测，而且具有较高的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 宽度 学习 网络 出水 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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