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J-GLOBAL ID：201702256168670927   整理番号：17A0540704

水処理施設の実用規模データで試作したMLPやANFIS,GRNNモデルによるリアルタイム凝集剤処方量決定法の精度比較

MLP, ANFIS, and GRNN based real-time coagulant dosage determination and accuracy comparison using full-scale data of a water treatment plant

著者 (2件)： KIM Chan Moon (Asian Inst. of Technol., Pathumthani, THA) ,  PARNICHKUN Manukid (Asian Inst. of Technol., Pathumthani, THA)
資料名： Journal of Water Supply Research and Technology  (Journal of Water Supply Research and Technology)
巻： 66  号： 1/2  ページ： 49-61  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： A0065A  ISSN： 0003-7214  CODEN： AQUAAA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 凝集プロセスは水処理施設に必須の技術で,化学凝集剤を添加して水中に混入するコロイドや微粒子を除去する。然し原水の水質が広範に変動する際,水処理施設に好適な凝集剤処方量のリアルタイム決定は課題である。そのためMLP(多層パーセプトロン)やANFIS(適応型ファジィニューラルネットワークシステム),GRNN(一般化回帰ニューラルネットワーク)など3種の技術を利用し,飲用水処理施設に好適な凝集剤処方量を決定した。各モデルは年間を通じ実測した合計8760種のデータベースを利用して開発した。MLPとANFISモデルは評価した全ての条件で適合するが,GRNNモデルは有効でなかった。MLPモデルは混濁度が高い条件で最良データを提供し,ANFISモデルは混濁度が低い条件でMLPモデルより性能が良好であった。然し雨季に発生する混濁度が最高の条件でGRNNモデルは精度が高かった。

シソーラス用語： *飲用水 ,  *浄水施設 ,  *凝集処理 ,  水質試験 ,  凝集剤 ,  混濁度 ,  コロイド ,  微粒子 ,  予測モデル ,  多層パーセプトロン ,  ファジィニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  プロセス解析 ,  化学プロセス ,  *計算機シミュレーション ,  予測技法 ,  比較試験 ,  予測精度 ,  実時間制御 ,  適応遺伝的アルゴリズム ,  モデル ,  進化的計算 ,  *計算機利用 ,  *利用
準シソーラス用語： リアルタイム制御 ,  一般化回帰ニューラルネットワーク ,  適応型遺伝的アルゴリズム

分類 (2件)： 用水の化学的処理  (SC02040E) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 水処理施設 ,  規模 ,  試作 ,  ANFIS ,  モデル ,  リアルタイム ,  凝集剤 ,  処方