一种基于小世界神经网络的出水总磷浓度鲁棒软测量方法

一种基于小世界神经网络的出水总磷浓度鲁棒软测量方法涉及人工智能领域，又直接应用于污水处理领域。本发明利用软测量方法预测出水总磷浓度，解决了污水处理过程中出水总磷测量操作复杂、成本高等问题，同时针对实际污水处理过程中不可避免地存在噪声和异常值的问题，本发明在规则的前馈神经网络中引入小世界属性，设计了一种结合了具有中心的混合相关熵和自适应Lasso惩罚的鲁棒损失函数用于模型训练，在结构和算法上同时提高了软测量模型的鲁棒性，降低了网络复杂度，提高了模型的预测精度，促进了污水处理厂的管理运行。