基于NSGA-2和BP网络的造纸废水厌氧消化过程多目标优化

摘要：

针对造纸废水厌氧消化过程COD去除率和产气量双项优化问题,提出了厌氧多目标优化方法,基于BP神经网络分别建立COD去除率模型和产气量模型,并结合NSGA-2建立了以最大化COD去除率和产气量的目标优化模型.结果显示,采用NSGA-2与BP神经网络相结合的方法可以找到符合各优化目标的全局最优解,得到理想的Pareto解集,能够对造纸废水厌氧消化过程实现有效优化.本研究为废水处理多目标优化方面提供参考.

关键词： 造纸废水 厌氧消化 多目标优化 BP神经网络 非支配分类遗传算法-2

作者: 韩伟 黄明智 马邕文 万金泉

作者单位: 华南理工大学环境与能源学院,广东 广州 510006 华南理工大学环境与能源学院,广东 广州 510006;华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东 广州 510640 华南理工大学环境与能源学院,广东 广州 510006;工业聚集区污染控制与生态修复教育部重点实验室,广东 广州 510640

会议类型: 国内会议

会议名称: 广东省造纸学会2014年学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 145-147,165

在线出版日期: 2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）