畜牧場污水中COD軟測量技術研究

鄭煜 汪秋婷

浙江大學城市學院，浙江杭州，310015

畜牧場污水中COD軟測量技術研究

鄭煜 汪秋婷

浙江大學城市學院，浙江杭州，310015

本文將軟測量技術應用于畜牧場污水COD檢測過程，從而有助于實現養殖污水化學需氧量濃度的在線檢測。在仿真實驗中，將神經網絡快速修剪算法（OBS）應用于污水COD處理過程建模，并將獲得的相關實驗數據與普通處理方式進行比較。實驗結果表明本算法具有較精確的檢測結果，并且具有更快的收斂速度。

畜牧場污水；OBS算法；COD；軟測量

畜牧場污水屬于富含大量病原體的高濃度有機廢水，直接排放進入水體將可能造成地表水或地下水水質的嚴重惡化。COD(化學需氧量)是反映水中可降解的有機物的含量的參數，是水質評價的關鍵指標之一。污水處理技術，是指采用各種技術和手段，將污水中所含的污染物質分離去除、回收利用或將其轉化為無害物質，使污水得到凈化。軟測量技術，即將易測輔助變量的數據，與無法利用傳感器得知的主導變量建立軟測量的數學關系，并通過數學計算、估算等方法，測量出所需的主導變量。考慮到畜牧場污水中COD含量較高，智能建模一定程度上限制了對污水處理機理的研究，本文提出了一種基于OBS算法的污水COD處理過程建模，實驗結果表明該算法具有較精確的檢測結果，并且具有更快的收斂速度。

1 OBS算法

OBS算法是一種基于Hessia矩陣的網絡修剪算法。首先，構造誤差曲面的一個局部模型，分析權值的擾動所造成的影響。構造這樣一個模型結構的出發點是在運行點附近使用 Taylor級數給出代價函數 的局部逼近，并假設權值參數僅在訓練過程收斂之后才被從網絡中刪除，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是多層神經網絡實現的輸入輸出映射函數，w是權向量，△w是權向量增量，二為網絡的輸入樣本，H是Hessian矩陣，N為訓練樣本總數，n為第n個樣本。

本文提出了一種神經網絡算法，該算法針對網絡中的隱層神經元i計算，利用與第i個神經元相連的所有m個權值的均值計算，從而達到減小計算量，縮短程序運行時間的效果。假設：

公式(1)變為：

其中，Hij是Hessian矩陣的第(i,j)個元素。這種針對某一隱層神經元i計算Hij的方法，在保留了計算所需的必要信息的同時，減小了H矩陣的規模。此外，第i個神經元的顯著性為:

2 污水COD軟測量技術

軟測量技術是利用易測過程變量與難以測量的待測過程變量之間的數學關系，通過各種數學計算和估計方法，從而實現對待測過程變量的測量。目前畜牧場的水質COD等濃度參數大多靠人工化驗來確定，化驗結果不能實時提供。因此，本文將軟測量技術應用于污水處理過程，從而有助于實現COD濃度的在線檢測。在仿真實驗中，將OBS算法應用于畜牧污水COD處理過程建模，并將獲得的相關實驗數據與普通處理方式進行比較。

3 仿真結果

神經網絡經過OBS的檢測樣本仿真結果表1所示。仿真結果可見，經OBS算法優化后的網絡仍然具有更優的泛化能力。在網絡初始結構極不合理的情況下，使用OBS算法仍然可以獲得較為滿意的修剪效果。以上實驗結果表明，與傳統污水處理方法相比，基于自組織神經網絡的軟測量方法縮短了訓練時間，使得應用該方法的神經網絡模型更有利于實現污水處理過程的實時監測和預報。

表1 OBS算法和傳統算法的性能比較

4 結語

本文首先介紹基于神經網絡的養殖污水處理過程的原理及其智能建模方法，在分析污前饋神經網絡快速修剪算法在污水處理過程建模中的應用水處理過程控制現狀的基礎上，針對水質關鍵參數 COD 的測量問題，提出了一種基于OBS的軟測量方法，通過實際數據驗證，證明了模型的有效性。通過兩組仿真實驗，證明基于OBS的軟測量方法在處理污水COD性能上優于傳統的軟測量方法。實驗結果表明：（1）在不同的網絡初始結構下均可獲得穩定的修剪結果；（2）該算法可以獲得更簡單的神經網絡結構，提高 COD 模型的在線學習能力，有效地預測出 COD 出水濃度值。

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鄭煜/1993年生/男/浙江杭州人/本科/研究方向為通信工程