一种基于人工智能技术的实时污水处理过程总悬浮固体浓度的监测方法

一种基于人工智能技术的实时污水处理过程总悬浮固体浓度的监测方法属于人工智能技术领域，解决TSS指标的监测方法具有时间成本开销大、监测精度低的问题。本研究中采用了基于过完备独立成分分析(Overcomplete Independent Component Analysis，OICA)算法的堆叠宽度学习系统(OSBLS)模型，该模型运用OICA方法对数据进行预处理，提取数据中的非高斯特征，并且保留了堆叠宽度学习系统(SBLS)模型精度高、计算复杂度低、网络便于更新等优势，能够解决目前污水处理过程中时间成本开销大、监测精度低的问题。