基于PSO-ACO算法的再生水廠出水總磷預測模型研究

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摘要：污水處理系統(tǒng)是一種非線性系統(tǒng)，由于神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以較好地解決非線性問題，因此針對再生水廠出水總磷實時監(jiān)測普遍存在的滯后問題，提出通過PSO-ACO融合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化，充分利用了粒子群算法搜索速度快的優(yōu)點和蟻群算法尋優(yōu)能力強的優(yōu)勢，該方法有效地提高了神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理性能。仿真結(jié)果證明，基于PSO-ACO算法的再生水廠出水磷預測模型具有有效性以及較高的精確度。（剩余4300字）