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氧化溝系統(tǒng)出水COD預報的神經網絡模型
簡介: 以漯河市污水凈化中心的Carrousel氧化溝(以下簡稱氧化溝)系統(tǒng)為考察對象,針對該系統(tǒng)進水水質復雜,控制滯后的難點,引入人工神經網絡的理論和方法,對其模擬分析,建立了基于BP網絡的氧化溝系統(tǒng)出水COD預報模型。模型性能檢驗和靈敏度檢驗表明,建成的模型準確度高,適應性強,可直接用于該系統(tǒng)出水COD預報,這為氧化溝工藝在線控制提供了一條簡便的途徑。
關鍵字:人工神經網絡 氧化溝系統(tǒng) 出水COD
The ANN Model Predicting Effluent COD of Carrousel Oxidation Ditch System.
LUOYa-tian1, LIAO Run-hua2,CHEN An1, SUN Yao-hua3, WANG Mian3
(1. School of Resource and Environmental Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China; 2. School of Material Science and Engineering Jingdezzhen Ceramic Institute,Jingdezhen 333001,China; 3. Luohe Center of Wastewater treatment,Luohe 462000,China)
Keywords: ANN; oxidation ditch system; effluent COD
漯河市污水凈化中心于2000年7月正式投產,采用的是典型的極具代表性的Carrousel氧化溝工藝,污水來源主要是屠宰
1 模型原理及設計
1.1 BP網絡模型
按誤差反向傳播原則建立的BP(Back Propoga--tion)學習算法,是當前ANN技術中最成功的學習算法,前饋型BP網絡及在此基礎上改進的神經網絡,是當前應用最廣泛的網絡類型[4]。本研究以MATLAB環(huán)境下的神經網絡工具箱與統(tǒng)計工具箱[5]為數學工具,編制的BP模型由三層神經元組成,其主要特點是:
1.1.1 輸入層由影響出水COD的各因素組成,為使樣本信息盡量豐富,并考慮到指標監(jiān)測方便可行,選擇以下參數作為輸入矢量:X1:水溫,X2:進水SS濃度,X3:進水COD濃度,X4:進水氨氮濃度,X5:MLSS,X6:MLVSS,X7:SV30(沉降30分鐘
1.1.2 以logsig或tansig函數作為隱含層激活函數,分別使用這兩種函數作網絡訓練,擇優(yōu)而用。以logsig作為輸出層激活函數,將輸出結果控制在[0,1],式中,b為偏差值,x表示隱含層中的節(jié)點數值。
logsig函數:
tansig函數:
1.1.3 采用Levenberg-Marquart收斂規(guī)則,該規(guī)則采用了數值優(yōu)化算法,可根據誤差大小自動調整牛頓法與梯度法在訓練中的比重,是目前最快的收斂算法,大大降低了訓練費用。
1.2 訓練集與檢驗集
ANN模型的預報能力與學習樣本質量及信息量緊密相關,出水COD預報的BP網絡模型(以下簡稱模型)樣本數據取自漯河市污水凈化中心2000年8月至2002年2月間生產數據,完整記錄(包括全部模型輸入輸出參數)共89組,剔除發(fā)生生產事故(有記載的酸堿中毒、活性
以歐氏距離作為表征相似性的統(tǒng)計量,采用平均距離判斷依據將原始樣本分為10類,根據聚類結果,從各類中隨機挑選1/3左右的樣本歸入檢驗集,剩余的歸入訓練集。最終確定47組用于訓練,35組用于檢驗。聚類分析,保證了所取的訓練樣本分布均勻且能覆蓋原始樣本提供的結構信息,彌補了原始數據量較少的不足。
對訓練集與檢驗集數據做預處理,筆者在此提出三點規(guī)范:①保持原始樣本統(tǒng)計規(guī)律,數據拓撲結構。②絕大部分網絡期望輸出要在輸出層激活函數的敏感區(qū)內,避免進入不應區(qū)。對logsig函數而言,敏感區(qū)為[0.15,0.85]。③網絡輸出逆變換不能放大誤差。本研究對原始數據作如下預處理,式中x表是原始值, xmin與xmax分別表示原始值中的最小值與最大值,xnorm表示訓練輸入值:
1.3 建模試驗要點
1.3.1 由于訓練、檢驗樣本自身含有噪聲,其大小未知,故建模應以預報準確度作為首要目標,精度作為次要目標。這里引入①檢驗誤差E:檢驗樣本網絡輸出值允許誤差的上限;②準確度:不大于E的檢驗合格率。用訓練總平方誤差G衡量模型精度,精度不可過高,否則會誘導網絡記住噪聲。如何協調精度與準確度之間的矛盾,找出二者最佳組合,盡可能達到模型性能最優(yōu)化是數值試驗的重中之重。
1.3.2 BP網絡學習收斂速度及局部最小點的性能對初始化權值、偏差矩陣十分敏感,本研究通過加大隨機初始化次數來搜索模型滿意解,對給定的網絡結構及參數組合實行1000次隨機初始化權值、偏差矩陣搜索。
1.3.3 模型性能檢驗,采用四項指標[9-12]:相關系數C,均方根誤差R,標準均方根誤差N,平均相對誤差A,如下式中x、y分別表示輸入與輸出樣本值,下標i表示第i次訓練時對應樣本值,n表示訓練次數, 、 表示相應樣本均值,x1i表示輸入第一個變量的第i個樣本值,x2i類推:
對網絡實際輸出與期望輸出(觀測值)作指標檢驗,可反映出模型的逼近性能。
1.3.4 模型的靈敏度檢驗[13]:目標值在多維空間中每一點隨各個自變量改變而改變的趨勢。靈敏度曲線平緩表明該項輸入對網絡輸出的影響過弱,靈敏度曲線出現突變或中斷表示該項輸入對網絡輸出的影響過強,此時模型模擬性能不穩(wěn)定,碰到這兩種情況,應繼續(xù)搜索或調整輸入變量個數重新訓練。
2 模型訓練及檢驗
建模數值試驗參數調整范圍設定:E:0.2~0.4;G:0.001~0.5;隱節(jié)點數H:4~14;隱含層激活函數:tansig或logsig;輸出層激活函數:logsig;訓練最大迭代次數:1000。從72,000次搜索訓練中篩選出最佳的一組解:網絡結構7-6-1(三層神經網絡每層節(jié)點數), E=0.3, G=0.15,H=6,隱含層函數:tansig。模型訓練經過18次迭代達到穩(wěn)定,訓練總平方誤差0.13,圖2為誤差下降曲線;模型模擬及檢驗(預報)結果見圖3。
圖2 誤差下降曲線
Fig 2. The Error Curve of Training
模型性能指標值見表1。
表1 模型性能指標
Tab 1 The Values of Model Performance Testing
指標
C
R
N
A
模擬
0.9517
5.0152
0.1309
0.1214
預報
0.7399
9.9225
0.2645
0.2436
綜合
0.8709
7.5127
0.1978
0.1736
從學習樣本集檢驗合格的樣本中任取一組樣本,對應輸入矢量X1…X7分別為:{14.3,273,292,33,5479,3394,44},考察網絡輸出隨單項輸入變化而改變的趨勢,靈敏度曲線見圖4
圖3 出水COD原始值與模擬/預報結果
Fig.3. Observed and Simulated/Predicted Results of Effluent COD
圖4 模型靈敏度曲線
Fig 4. The Sentivity Curves of Model
3 討論
3.1 學習樣本的質量對模型預報精度及準確度影響極大。學習樣本自身的噪聲干擾降低了模型的預報精度及準確度。盡管通過主成分分析與聚類分析有效挖掘了樣本信息,噪聲干擾與訓練樣本規(guī)模較小是模型訓練準確度與精度進一步提高的主要障礙。
3.2 模型性能檢驗基本合格,檢驗集對應的平均相對誤差<0.25,相關系數接近0.75,標準均方根誤差0.26,通過圖3可看出,模型在預報區(qū)能對出水COD峰值作出正確響應,表明網絡在訓練中捕捉到了氧化溝系統(tǒng)參數間關系的本質。在E≤0.3的前提下,預報準確率達到82.9%,在E≤0.35的前提下,預報準確率達到88.6%,綜合相關系數0.87,綜合標準均方根誤差0.19,建成的模型可行。
3.3 數值試驗中,提高精度,準確度下降;降低精度,準確度上升。對含較大噪聲的樣本訓練而言,適當降低精度,把檢驗重點放在準確度上是可取的。
3.4 從靈敏度曲線分析可見,出水COD對7項輸入參數的靈敏度均較高,靈敏度曲線光滑,并且能定量反映出給定水質條件下出水COD與單項輸入參數的相關性及單項參數對出水COD的最佳控制點。
4 結論
1 以漯河市污水凈化中心氧化溝系統(tǒng)為考察對象,采用人工神經網絡方法對其進行模擬分析,建立了氧化溝系統(tǒng)出水COD預報模型(以下簡稱預報模型)。
2 建立的預報模型,在E ≤0.3的前提下,預報準確率達到82.9%,在E≤0.35的前提下,預報準確率達到88.6%,綜合相關系數0.87,綜合標準均方根誤差0.19。
3 建立的預報模型,出水COD對7項輸入參數的靈敏度均較高,靈敏度曲線光滑,并且能定量反映出給定水質條件下出水COD與單項輸入參數的相關性及單項參數對出水COD的最佳控制點,為建立水質參數的反饋控制模型,將預報與反饋控制相結合,實現氧化溝系統(tǒng)在線智能控制奠定了基礎。
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作者簡介: 羅亞田(1949-),男,貴州畢節(jié)人,武漢理工大學資源與環(huán)境工程學院副教授, 主要研究方向水污染控制工程。
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