一种基于宽度学习网络的出水总磷预测方法
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摘要
针对污水处理过程中出水总磷难以在线检测的问题，设计了一种基于宽度学习网络的出水总磷预测模型，采用梯度下降算法对模型参数进行在线调整，建立了精确的出水总磷预测模型；将设计的预测模型应用于实际的污水处理过程；实验结果表明：基于宽度学习网络的预测模型不仅能够实现污水处理过程出水总磷的在线检测，而且具有较高的检测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于宽度学习网络的出水总磷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113311035A
申请号 ：
CN202110535042.5
公开（公告）日 ：
2021-08-27
申请日 ：
2021-05-17
授权号 ：
CN113311035B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
韩红桂李泓颉刘峥乔俊飞
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘萍
优先权 ：
CN202110535042.5
主分类号 ：
G01N27/26
IPC分类号 ：
G01N27/26 G01N27/416 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N27/18
••••由于被试环境物质的热传导变化引起的电阻
G01N27/26
通过测试电化学变量；用电解或电泳法
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2021-09-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 27/26
申请日 : 20210517
申请日 : 20210517
2021-08-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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