【摘 要】
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针对污水处理过程的多变量和多非线性子系统的串级结构特点，提出了一种基于活性污泥过程机理的递阶神经网络建模方法．该方法将神经网络与过程机理模型以串级方式连接，以神经网络
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,东北大学自动化研究中心,墨西哥国立理工大学高级研究中心CINVESTAV-IPN
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针对污水处理过程的多变量和多非线性子系统的串级结构特点，提出了一种基于活性污泥过程机理的递阶神经网络建模方法．该方法将神经网络与过程机理模型以串级方式连接，以神经网络辨识活性污泥过程模型中的非线性组分反应速率．分析各子过程建模误差的关系，给出了模型的稳定学习算法和稳定性理论分析．最后通过某污水处理厂生化脱氮过程实际运行数据的实验表明所提出的建模方法是有效的．
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