論文類別：專家論文
作 者：佚名
所在地區(qū)：污水處理中的軟測(cè)量技術(shù)研究
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摘 要：
（一）多元性回歸軟測(cè)量建模法的應(yīng)用
學(xué)過(guò)建模的人都知道，回歸分析法作為建模時(shí)候最常用的方法之一，它可以應(yīng)用的范圍十分廣泛，并且以最小二乘原理為基礎(chǔ)的一元和多元性回歸技術(shù)已經(jīng)十分成熟，很多領(lǐng)域都用其來(lái)解決各類問(wèn)題。將其實(shí)際應(yīng)用于污水處理的參數(shù)預(yù)測(cè)中顯然十分合適。該模型的建立主要是依靠對(duì)于可檢測(cè)量的參數(shù)數(shù)據(jù)和化驗(yàn)數(shù)值，和進(jìn)行操作的工藝等外在的影響無(wú)關(guān)。[3]它所建立起的模型十分簡(jiǎn)單，且可以將具體算法輸入計(jì)算機(jī)的應(yīng)用軟件，即可得出重要的出水參數(shù)的預(yù)測(cè)。通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，該模型的結(jié)果擬合度較高，但是仍然存在著一些缺陷的，比如進(jìn)水參數(shù)存在著滯后性。這是由于實(shí)驗(yàn)的時(shí)候采樣時(shí)間較長(zhǎng)且采樣不均造成的。該方法可以對(duì)參數(shù)進(jìn)行粗略的估計(jì)，但是要進(jìn)行精確度更高的估計(jì)，還是要采用下列所述的第二種方法。
（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模法的應(yīng)用
相較于第一種方法，第二種方法更加適用于系統(tǒng)較為復(fù)雜的情況。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有前向網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種類型。在不斷的實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)使用分離網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別測(cè)量在厭氧和好氧兩種條件下的參數(shù)，將兩者加以區(qū)分，能夠使結(jié)果更加精確，卻得更好的效果。但是該方法的缺陷在于無(wú)法對(duì)一些參數(shù)例如COD等進(jìn)行測(cè)量。[4]不僅如此，國(guó)外研究人員還基于此種方法得出了一種在無(wú)法獲得污水處理過(guò)程參數(shù)時(shí)的近似方法。其原理在于，僅僅采用一些便于測(cè)量的參數(shù)亮，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息的處理，建立各種輔助性參數(shù)，經(jīng)過(guò)一系列算法得出所要的水質(zhì)參數(shù)。從中可以看出，無(wú)論是哪種方法，都需要或多或少的污水水質(zhì)參數(shù)作為建模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才能保證模型算法的良好實(shí)現(xiàn)。[5]
四、軟測(cè)量技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向
從上述軟測(cè)量技術(shù)對(duì)污水處理的具體應(yīng)用中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的幾種建立的模型都在實(shí)際的應(yīng)用中存在著一定的漏洞或者局限性，所以，該技術(shù)未來(lái)的發(fā)展方向就是突破當(dāng)前存在的這些技術(shù)屏障。比如，上文所提到的第二種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在進(jìn)行該方法的應(yīng)用的時(shí)候必須對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)有一個(gè)全面的了解，但是在未來(lái)的污水處理中對(duì)水質(zhì)的整體要求會(huì)逐漸提高，生產(chǎn)數(shù)據(jù)勢(shì)必會(huì)更加難以獲取，這對(duì)該方法的未來(lái)應(yīng)用肯定存在著打擊。[6]所以，如何有一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的目光，使得未來(lái)污水控制的越發(fā)嚴(yán)格的時(shí)候，該技術(shù)仍然能夠很好的應(yīng)用于污水處理，是技術(shù)在發(fā)展過(guò)程中首先需要考慮的，也是必須考慮的。
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