《表3 出水BOD特征参量及其归一化互信息》

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《基于互信息和自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法》

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本文使用的污水处理数据来自北京市某污水处理厂，共包含360组数据，含有包括出水BOD浓度在内的23个变量，包括:（1）进水pH；（2）出水pH；（3）进水固体悬浮物浓度（suspended solid，SS）；（4）出水SS；（5）进水BOD浓度；（6）进水化学需氧量（chemical oxygen demand，COD）浓度；（7）出水COD浓度；（8）生化池污泥沉降比（settling velocity，SV）；（9）生化池混合液悬浮固体浓度（mixed liquid suspended solids，MLSS）；（10）生化池溶解氧浓度（dissolved oxygen，DO）；（11）进水油类；（12）出水油类；（13）进水氨氮浓度（NH3-N）；（14）出水NH3-N；（15）进水色度；（16）出水色度；（17）进水总氮浓度（total nitrogen，TN）；（18）出水TN；（19）进水磷酸盐浓度；（20）出水磷酸盐浓度；（21）进水水温；（22）出水水温；（23）出水BOD浓度。本文使用基于互信息的特征选取方法共选取了10个变量（如表3所示）作为软测量模型的输入，为了消除由于变量量纲不同对结果造成的影响，所有输入变量均归一化至[-1，1]，输出变量（出水BOD浓度）归一化至[0，1]。训练结束后，模型输出将进行反归一化得到出水BOD的实际预测值。