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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현기 (The University of Suwon) 이승주 (The University of Suwon) 오성권 (The University of Suwon)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제62권 제4호
발행연도
2013.4
수록면
554 - 561 (8page)

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In this paper, we introduce a modeling and a process simulator developed with the aid of pRBFNNs for activated sludge process in the sewage treatment system. Activated sludge process(ASP) of sewage treatment system facilities is a process that handles biological treatment reaction and is a very complex system with non-linear characteristics. In this paper, we carry out modeling by using essential ASP factors such as water effluent quality, the manipulated value of various pumps, and water inflow quality, and so on. Intelligent algorithms used for constructing process simulator are developed by considering multi-output polynomial radial basis function Neural Networks(pRBFNNs) as well as Fuzzy C-Means clustering and Particle Swarm Optimization. Here, the apexes of the antecedent gaussian functions of fuzzy rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent part of fuzzy rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules and performance index are considered by the Least Square Estimation and Mean Squared Error. The descriptions of developed process simulator architecture and ensuing operation method are handled.

목차

Abstract
1. 서론
2. 하수처리 시스템
3. 다항식 RBF 뉴럴네트워크 모델
4. 다항식 RBF 뉴럴네트워크 모델의 최적화
5. 시뮬레이터 설계 및 구현
6. 결론
감사의 글
References

참고문헌 (11)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-500-003121268