一种基于SOM神经网络的污水处理工艺方案比选方法

曹荣 王仁雷

【摘 要】目前越来越多的电厂开始应用城镇污水处理厂出水作为生产用水水源，而其出水水质直接取决于所采用的污水处理工艺。本文尝试将自组织神经网络模型应用于城镇污水处理工艺方案的决策，实例分析结果证明模型和方法是实用、有效的。且与常规比选方法相比，该模型编程简洁，实现容易，效率更高。

【关键词】城镇污水处理厂 自组织神经网络 方案 比选

【Abstract】Self-organizing neural network model is used to make decision about process selection of urban WTP. An example shows that the method is effective and valuable. Compared with conventional methods of optimization，the new model is easier to program and realize.

【Keywords】Urban WTP；Self-organizing neural network；Project；Decision-making

1 引言

目前越来越多的电厂开始应用城镇污水处理厂出水作为生产用水水源，而其出水水质直接取决于所采用的污水处理工艺。城镇污水处理厂工艺方案比选是一个十分复杂的系统分析问题，涉及经济、技术、社会、生态环境等诸多因素，而这些因素各自的属性不同、重要性差异较大，许多因素的评价结果难于定量化[1]。近年来国内外许多学者对该问题进行了研究，提出了灰色关联度比选模型[2-3]、层次分析法[4-5]、模糊数学评价模型[6-8]、物元分析模型[9]等众多方法，对城镇污水厂工艺方案比选起到了积极的作用。但是鉴于城镇污水处理工程关系重大，而现有方法各有其缺陷，因此在进行工艺方案比选时，有必要采用多种方法进行评估，综合比较，从而得出较为客观与合理的结论。为此，本文提出一种新的比选方法，即自组织映射（Self-Organizing Mapping，简称SOM）神经网络模型进行工艺方案的比选，以求丰富和完善城镇污水处理工艺方案比选的模型和方法。

2 自组织映射神经网络原理