Giáo trình bài tập nhom 03






Cao Phạm Anh Trí
Cao Tấn Điền
Nguyễn Mai Long
Dương Xuân Vinh


Ứng dụng mạng noron
trong quá trình xử lý
nước thải








1. Giới thiệu đề tài
2. Xây dựng mạng Nơron
3. Ứng dụng thực tế
4. Kết luận
5. Tài liệu tham khảo






Hiện trạng
◦ Vấn đề nước thải chứa chất hữu cơ rắn khó tan, các chất
có độc tính hoặc khó phân hủy sinh học Nan giải.
◦ Sử dụng
d
các
á phương
h
pháp
há cổ
ổ điển
điể thường
th ờ tốn
tố nhiều
hiề
thời gian và hóa chất.
Giải pháp
◦ Điều chỉnh lưu lượng các chất hóa học trung gian để
trung hòa lượng nước thải một cách hợp lý.
◦ Sử dụng mạng Nơron vào quá trình Fenton để dự đoán
và điều chỉnh lưu lượng các chất trung hòa cần thiết.




2.1 Xác định các biến đầu vào và biến đầu ra

Các biến vào

Mạng Nơron

Các biến ra






Biến đầu vào ggồm các chỉ tiêu:
◦ Nồng độ H2O2/COD
◦ Nồng độ H2O2/Fe2+
◦ Độ pH
◦ COD ( nhu cầu oxy hóa học)
◦ Thời gian
i diễn
diễ ra phản
hả ứng
ứ của
ủ các
á chất
hất hóa
hó học
h
Biến đầu ra:
◦ % COD

2.2 Biểu diễn dữ liệu
Để mạng Nơron hiểu được chúng ta phải chuyển đổi
giá trị đầu vào và ra vào khoảng giá trị [-1, 1]




2.3 Thiết kế mạng:
◦ Mạng truyền thẳng 3 lớp
 Số lớp ẩn: đối với hệ thống này chỉ cần sử dụng một
lớ ẩẩn cho
lớp
h mạng là đủ
đủ, vìì việc
iệ sử
ử dụng
d
càng
à nhiều
hiề lớp
lớ
ẩn khiến cho việc huấn luyện trở nên chậm.
◦ Sử dụng thuật toán lan truyền ngược.
ngược
◦ Lựa chọn hàm kích hoạt




2.4 Huấn luyện và kiểm tra mạng

◦ Khởi tạo trọng số
◦ Điều kiện kết thúc huấn luyện
◦ Quá
Q á trình
ì h huấn
h ấ lluyện
ệ dừ
dừng khi một
ộ trong các
á điề
điều kiện
kiệ
sau đây xảy ra:
1 Tổng lỗi sau một vòng lặp nhỏ hơn một ngưỡng
 1.
xác được trước.
 2. Tất cả các Δwijj nhỏ hơn hoặc bằngg ngưỡng
g
g được
chỉ định, nghĩa là khi giá trị thay đổi trọng số là nhỏ
ta xem như mạng đã hội tụ.
 3.
3 Số vòng
ò lặp
lặ giới
iới hạn.
h


◦ Đánh giá mạng có được huấn luyện thành công hay

không, cách đánh giá phụ thuộc vào mô hình mạng và
bài toán cụ thể
 Nếu
Nế là bài toàn phân loại thì đánh giá qua
q a tập dữ liệu
liệ
kiểm tra.
 Nếu là bài toán dự đoán thì đánh giá qua giá trị nhỏ
nhất của độ đo chính xác.













Việc áp dụng mạng Nơron vào quá trình dự đoán giúp
ta tiết kiệm được thời gian và chi phí, giúp ta điều
chỉnh lưu lượng hóa chất một cách hợp lý
Có thê
hê áp
á dụng
d
môô hình

hì h để dự
d đoán
đ á các
á chỉ
hỉ tiêu
iê khác
khá








The Use of Artificial Neural Network (ANN) for
Modelling, Simulation and Prediction of Advanced
Oxidation Process Performance in Recalcitrant
Wastewater Treatment (Internet).
(Internet)
Bài giảng môn “Nhập môn điều khiển thông minh”
((Ts.Huỳnh
ỳ Thái Hoàng).
g)
Artificial Neural Netwwork Predictions of up – flow
anaerobic slugde blanket reactor performence in a
i
jjuice
i wastewater (i
)

treatment off citrus
(internet).