[发明专利]一种基于PLS-PSO-RBF神经网络模型的污水质量监测方法

摘要

本发明公开一种基于PLS‑PSO‑RBF神经网络模型的污水质量监测方法，实现了在小样本的前提下，利用RBF神经网络建立符合精度要求的污水质量监测模型，从而实现对污水出水端质量的实时监测或软测量。具体来讲，本发明方法首先使用PLS算法来降低输入数据的维数，然后使用PSO算法优化得到RBF神经网络各个隐层神经元的中心点向量，进而基于PLS‑PSO‑RBF神经网络模型实时污水出水端质量的实时监测。本发明方法通过PLS算法的降维策略，能降低污水质量监测建模时遇到的小样本问题相对于输入变量维数的负面影响。同时通过PSO算法优化搜寻出多个隐层神经元的中心点向量，能较大程度的保证RBF神经网络模型的精度。