一种基于自组织鲁棒神经网络的MBR膜透水率智能检测方法

本发明提出了一种基于自组织鲁棒神经网络的MBR膜透水率智能检测方法，旨在解决在水质水量波动等干扰条件下MBR膜透水率难以检测的问题。本发明针对外部干扰引起的异常输入数据，引入数据免疫机制实现神经网络结构自组织，从而使模型适应输入数据的变化，降低噪声和异常值对模型的影响，利用自适应梯度下降算法更新模型参数，有效提高了模型的抗干扰能力。实验结果证明，该方法能够在存在异常输入数据的情况下实现膜透水率的准确预测，并保持较好的稳定性和鲁棒性。