基于L-M算法滚动优化的溶解氧浓度预测控制
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摘要
针对污水处理系统非线性,滞后性以及强耦合等特性,利用BP神经网络建立系统模型,对溶解氧(DO)浓度进行控制。传统预测控制的滚动优化部分使用的是梯度下降算法,难以获取最优控制增量,基于此问题,利用L-M (Levenberg-Marquardt)算法对神经网络滚动优化部分进行了改进。通过仿真实验,结果表明该方法切实可行。
引文
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