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摘要
在污水处理运行过程中,多个重要的难测过程变量的存在,不仅妨碍了生产过程的监控,而且阻碍了过程控制策略的调整或优化。即使软测量模型得到合理的构建,在投入运行后仍然遭受性能的退化和同时带来的高昂的维护成本。此外,合适辅助变量的选取直接影响后续建模的效果。因此,文中提出了一种基于深层神经网络的多输出自适应软测量模型,用于污水处理过程中多个目标变量的同步在线预测。其中,深层神经网络基于一种栈式自编码而构建,在极端复杂场景下具有优异的在线预测性能;并在建模中引入时差建模和变量重要性投影(VIP)这两种算法,以应对性能退化问题和实现辅助变量的精选。最后,通过一个实际案例对所提出模型进行验证。结果表明,所提出的软测量模型不仅具有较好的多输出预测性能,且在单目标预测结果上也有不错的表现。
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