畜牧場(chǎng)污水中COD軟測(cè)量技術(shù)研究

鄭煜 汪秋婷

浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江杭州，310015

畜牧場(chǎng)污水中COD軟測(cè)量技術(shù)研究

鄭煜 汪秋婷

浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江杭州，310015

本文將軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于畜牧場(chǎng)污水COD檢測(cè)過(guò)程，從而有助于實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖污水化學(xué)需氧量濃度的在線檢測(cè)。在仿真實(shí)驗(yàn)中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速修剪算法（OBS）應(yīng)用于污水COD處理過(guò)程建模，并將獲得的相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與普通處理方式進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法具有較精確的檢測(cè)結(jié)果，并且具有更快的收斂速度。

畜牧場(chǎng)污水；OBS算法；COD；軟測(cè)量

畜牧場(chǎng)污水屬于富含大量病原體的高濃度有機(jī)廢水，直接排放進(jìn)入水體將可能造成地表水或地下水水質(zhì)的嚴(yán)重惡化。COD(化學(xué)需氧量)是反映水中可降解的有機(jī)物的含量的參數(shù)，是水質(zhì)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵指標(biāo)之一。污水處理技術(shù)，是指采用各種技術(shù)和手段，將污水中所含的污染物質(zhì)分離去除、回收利用或?qū)⑵滢D(zhuǎn)化為無(wú)害物質(zhì)，使污水得到凈化。軟測(cè)量技術(shù)，即將易測(cè)輔助變量的數(shù)據(jù)，與無(wú)法利用傳感器得知的主導(dǎo)變量建立軟測(cè)量的數(shù)學(xué)關(guān)系，并通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算、估算等方法，測(cè)量出所需的主導(dǎo)變量。考慮到畜牧場(chǎng)污水中COD含量較高，智能建模一定程度上限制了對(duì)污水處理機(jī)理的研究，本文提出了一種基于OBS算法的污水COD處理過(guò)程建模，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較精確的檢測(cè)結(jié)果，并且具有更快的收斂速度。

1 OBS算法

OBS算法是一種基于Hessia矩陣的網(wǎng)絡(luò)修剪算法。首先，構(gòu)造誤差曲面的一個(gè)局部模型，分析權(quán)值的擾動(dòng)所造成的影響。構(gòu)造這樣一個(gè)模型結(jié)構(gòu)的出發(fā)點(diǎn)是在運(yùn)行點(diǎn)附近使用 Taylor級(jí)數(shù)給出代價(jià)函數(shù) 的局部逼近，并假設(shè)權(quán)值參數(shù)僅在訓(xùn)練過(guò)程收斂之后才被從網(wǎng)絡(luò)中刪除，且包含局部最小或者全局最小的誤差曲面是近似“二次的”，因此，可以描述為：

其中，F(xiàn)是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的輸入輸出映射函數(shù)，w是權(quán)向量，△w是權(quán)向量增量，二為網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本，H是Hessian矩陣，N為訓(xùn)練樣本總數(shù)，n為第n個(gè)樣本。

本文提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該算法針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的隱層神經(jīng)元i計(jì)算，利用與第i個(gè)神經(jīng)元相連的所有m個(gè)權(quán)值的均值計(jì)算，從而達(dá)到減小計(jì)算量，縮短程序運(yùn)行時(shí)間的效果。假設(shè)：

公式(1)變?yōu)椋?/p>

其中，Hij是Hessian矩陣的第(i,j)個(gè)元素。這種針對(duì)某一隱層神經(jīng)元i計(jì)算Hij的方法，在保留了計(jì)算所需的必要信息的同時(shí)，減小了H矩陣的規(guī)模。此外，第i個(gè)神經(jīng)元的顯著性為:

2 污水COD軟測(cè)量技術(shù)

軟測(cè)量技術(shù)是利用易測(cè)過(guò)程變量與難以測(cè)量的待測(cè)過(guò)程變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，通過(guò)各種數(shù)學(xué)計(jì)算和估計(jì)方法，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)待測(cè)過(guò)程變量的測(cè)量。目前畜牧場(chǎng)的水質(zhì)COD等濃度參數(shù)大多靠人工化驗(yàn)來(lái)確定，化驗(yàn)結(jié)果不能實(shí)時(shí)提供。因此，本文將軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于污水處理過(guò)程，從而有助于實(shí)現(xiàn)COD濃度的在線檢測(cè)。在仿真實(shí)驗(yàn)中，將OBS算法應(yīng)用于畜牧污水COD處理過(guò)程建模，并將獲得的相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與普通處理方式進(jìn)行比較。

3 仿真結(jié)果

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)OBS的檢測(cè)樣本仿真結(jié)果表1所示。仿真結(jié)果可見(jiàn)，經(jīng)OBS算法優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)仍然具有更優(yōu)的泛化能力。在網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)極不合理的情況下，使用OBS算法仍然可以獲得較為滿意的修剪效果。以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)污水處理方法相比，基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量方法縮短了訓(xùn)練時(shí)間，使得應(yīng)用該方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更有利于實(shí)現(xiàn)污水處理過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)。

表1 OBS算法和傳統(tǒng)算法的性能比較

4 結(jié)語(yǔ)

本文首先介紹基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)殖污水處理過(guò)程的原理及其智能建模方法，在分析污前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速修剪算法在污水處理過(guò)程建模中的應(yīng)用水處理過(guò)程控制現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對(duì)水質(zhì)關(guān)鍵參數(shù) COD 的測(cè)量問(wèn)題，提出了一種基于OBS的軟測(cè)量方法，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證，證明了模型的有效性。通過(guò)兩組仿真實(shí)驗(yàn)，證明基于OBS的軟測(cè)量方法在處理污水COD性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的軟測(cè)量方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：（1）在不同的網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)下均可獲得穩(wěn)定的修剪結(jié)果；（2）該算法可以獲得更簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高 COD 模型的在線學(xué)習(xí)能力，有效地預(yù)測(cè)出 COD 出水濃度值。

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鄭煜/1993年生/男/浙江杭州人/本科/研究方向?yàn)橥ㄐ殴こ?/p>