出水COD模糊预测的烟花算法优化

摘要

针对复杂的污水处理过程中化学需氧量(COD)难以实现精准、经济测量这一难题,提出一种出水COD浓度预测的模糊建模方法.基于活性污泥法搭建关于出水COD的模糊预测模型,用模糊C均值聚类算法(FCM)对模型进行结构辨识,采用最小二乘法对模型进行参数辨识,并用烟花算法(FWA)对模型的结构和参数进行优化学习.将污水处理仿真基本模型(BSM1)提供的数据在MATLAB平台进行仿真实验,结果表明,采用烟花算法优化后的模糊预测模型对出水COD的预测精度更高,预测效果更好.