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针对污水处理过程具有复杂非线性特性以及出水BOD难以精确测量的问题,文中提出一种基于变宽度的逆平方根和高斯函数线性组合的RBF神经网络软测量方法。神经网络的激活函数由逆平方根函数和高斯函数线性组合,弥补了单一激活函数在某些区间饱和的问题,提高了隐层激活函数的表达能力和自适应能力。由于激活函数的宽度对模型的泛化性能有较大的影响,因此引入基于核密度的变宽度策略可以有效提高网络泛化能力。文中采用改进LM算法实现了神经网络参数的在线学习。基于污水处理过程实际运行数据的仿真实验表明,所提方法对于出水BOD具有较高的预测精度和良好的自适应能力。 相似文献
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掌握充电模块最高温度和充电时间是避免充电桩发生火灾的关键。为了探究相变材料(PCM)用量对充电模块最高温度和充电时间的影响,基于热比理论,实验分析了不同产热功率和风速条件下充电模块最高温度和充电时间变化。结果表明：增大热比可以降低充电模块的最高温度,产热功率25 W时效果最好,最高温度降低3.7℃。在较高风速条件下,热比作用对充电模块最高温度影响变化明显,热比等于0.4为实现充电模块热管理性能最佳指标值。增加热比可以提升充电时间,热比为0.5时充电时间最长。产热功率为25 W时,增加热比充电时间最多延长了330 s。 相似文献
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