多目標類神經網路模式之建立與應用-以工業廢水處理廠放流水監測為例
- 清潔生產中衛體系廠商名單 @ 經濟部產業發展署

篇名多目標類神經網路模式之建立與應用-以工業廢水處理廠放流水監測為例的作者是陳鶴文、洪明松、紀子文, 出版日期是2003.01, 需求面相別是A-清潔生產, 資訊層面別是環境管理, 摘要是隨著水污費開徵,廢(污)水處理廠的穩定化操作以及預警機制的建立顯得格外重要,由於放流水質與各操作單元間存在非線性(Nonlinear)、互動性(Interactive)關連,使得放流水水質的預測工作不易進行。由於類神經網路(Artificial Neural Networks, ANNs)具有處理非....

出版日期2003.01
作者陳鶴文 | 洪明松 | 紀子文
篇名多目標類神經網路模式之建立與應用-以工業廢水處理廠放流水監測為例
下載次數9
需求面相別A-清潔生產
資訊層面別環境管理
摘要隨著水污費開徵,廢(污)水處理廠的穩定化操作以及預警機制的建立顯得格外重要,由於放流水質與各操作單元間存在非線性(Nonlinear)、互動性(Interactive)關連,使得放流水水質的預測工作不易進行。由於類神經網路(Artificial Neural Networks, ANNs)具有處理非線性特徵的能力,因此被廣泛應用於複雜系統(Complex System)的預測。然該模式輸入參數、網路架構的選擇一直缺乏效率,因此本研究以南部大型煉鋼廠之廢(污)水處理廠為案例,在考慮預測精準度、監測成本與監測時間等多重目標下,建立多目標非線性規劃模式(Multiobjectives Nonlinear Programming)進行類神經網路模式之最佳化,並利用遺傳演算法(Genetic Algorithms, GAs)進行模式求解。結果發現只要選擇適當參數,便可在最低成本與最快反應時間下,達到放流水水質預測與預警的目的。
網址https://proj.ftis.org.tw/eta_old/files/knowledge/多目標類神經網路模式之建立與應用-以工業廢水處理廠放流水監測為例.PDF

出版日期

2003.01

作者

陳鶴文 | 洪明松 | 紀子文

篇名

多目標類神經網路模式之建立與應用-以工業廢水處理廠放流水監測為例

下載次數

9

需求面相別

A-清潔生產

資訊層面別

環境管理

摘要

隨著水污費開徵,廢(污)水處理廠的穩定化操作以及預警機制的建立顯得格外重要,由於放流水質與各操作單元間存在非線性(Nonlinear)、互動性(Interactive)關連,使得放流水水質的預測工作不易進行。由於類神經網路(Artificial Neural Networks, ANNs)具有處理非線性特徵的能力,因此被廣泛應用於複雜系統(Complex System)的預測。然該模式輸入參數、網路架構的選擇一直缺乏效率,因此本研究以南部大型煉鋼廠之廢(污)水處理廠為案例,在考慮預測精準度、監測成本與監測時間等多重目標下,建立多目標非線性規劃模式(Multiobjectives Nonlinear Programming)進行類神經網路模式之最佳化,並利用遺傳演算法(Genetic Algorithms, GAs)進行模式求解。結果發現只要選擇適當參數,便可在最低成本與最快反應時間下,達到放流水水質預測與預警的目的。

網址

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