کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
724101 | 892361 | 2007 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
RECURRENT NEURAL CONTROL OF WASTEWATER TREATMENT BIOPROCESS VIA MARQUARDT LEARNING
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Backpropagation algorithms - الگوریتم بازگشتیRecursive algorithms - الگوریتم های بازگشتیLearning algorithms - الگوریتم های یادگیریState estimation - برآورد دولتBiotechnology - بیوتکنولوژیIdentification - شناساییNeural network models - مدل شبکه عصبیFeedforward control - کنترل FeedforwardFeedback control - کنترل بازخوردAdaptive control - کنترل تطبیقی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The aim of this paper is to propose a new Recurrent Neural Network (RTNN) topology and a dynamic recursive Levenberg-Marquardt algorithm of its learning capable to estimate the states and parameters of a highly nonlinear wastewater treatment bioprocess. The proposed RTNN identifier is implemented in a direct adaptive control scheme incorporating feedback/feedforward recurrent neural controllers and a noise rejecting filter. The proposed control scheme is applied for continuous wastewater treatment bioprocess plant model, taken from the literature, where a good convergence, noise filtering and a low Mean Squared Error of reference tracking is achieved.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 40, Issue 4, 2007, Pages 289–294
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 40, Issue 4, 2007, Pages 289–294
نویسندگان
Ieroham S. Baruch, Saul F. Escalante, Carlos R. Mariaca-Gaspar, Josefina Barrera-Cortes,