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Parameter Identification of Anaerobic Wastewater Treatment Bioprocesses Using Particle Swarm Optimization

机译:基于粒子群算法的厌氧废水处理生物工艺参数辨识。

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摘要

This paper deals with the offline parameters identification for a class of wastewater treatment bioprocesses using particle swarm optimization (PSO) techniques. Particle swarm optimization is a relatively new heuristic method that has produced promising results for solving complex optimization problems. In this paper one uses some variants of the PSO algorithm for parameter estimation of an anaerobic wastewater treatment process that is a complex biotechnological system. The identification scheme is based on a multimodal numerical optimization problem with high dimension. The performances of the method are analyzed by numerical simulations.
机译:本文利用粒子群优化(PSO)技术处理一类废水处理生物过程的离线参数识别。粒子群优化是一种相对较新的启发式方法,已为解决复杂的优化问题产生了可喜的结果。本文使用PSO算法的一些变体对厌氧废水处理过程(一个复杂的生物技术系统)的参数进行估计。识别方案基于高维多模态数值优化问题。通过数值模拟分析了该方法的性能。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2013年第8期|103748.1-103748.8|共8页
  • 作者

    Dorin Sendrescu;

  • 作者单位

    Department of Automatic Control University of Craiova, A.I. Cuza 13,200585 Craiova, Romania;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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