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유전자 알고리즘 기반 다항식 뉴럴네트워크를 이용한 비선형 질소제거 SBR 공정의 모델링
Modeling of Nonlinear SBR Process for Nitrogen Removal via GA-based Polynomial Neural Network

김동원   (고려대학교 전기공학과UU0000159  ); 박장현   (목포대학교 제어시스템공학과UU0000552  ); 이호식   (충주대학교 환경공학과UU0001317  ); 박영환   (충추대학교 정보제어공학과  ); 박귀태   (고려대학교 전기공학과UU0000159  );
  • 초록

    This paper is concerned with the modeling and identification of sequencing batch reactor (SBR) via genetic algorithm based polynomial neural network (GA-based PNN). The model describes a biological SBR used in the wastewater treatment process fur nitrogen removal. A conventional polynomial neural network (PNN) is applied to construct a predictive model of SBR process fur nitrogen removal before. But the performances of PNN depend strongly on the number of input variables available to the model, the number of input variables and type (order) of the polynomials to each node. They must be fixed by the designer in advance before the architecture is constructed. So the trial and error method must go with heavy computation burden and low efficiency. To alleviate these problems, we propose GA-based PNN. The order of the polynomial, the number of input variables, and the optimum input variables are encoded as a chromosome and fitness of each chromosome is computed. Simulation results have shown that the complex SBR process can be modeled reasonably well by the present scheme with a much simpler structure compared with the conventional PNN model.


  • 주제어

    sequencing batch reactor (SBR) process .   nitrogen removal .   GA-based polynomial neural network.  

  • 참고문헌 (12)

    1. A. G. Ivakhnenko, 'Polynomial theory of complex systems', IEEE Trans. Syst., Man, Cybern, vol. SMC-1, no. 1, pp. 364-378, 1971 
    2. J. H. Holland, 'Adaptation in natural and artificial systems', The Univesity of Michigan Press, Ann Arbor, M.I., 1975 
    3. 김동원, 박귀태, '다항식 뉴럴네트워크의 최적화: 진화론적 방법,' Trans. KIEE, vol. 52D, no. 7, pp. 424-433, 2003     
    4. 오성권, 김동원, 박병준, '다항식 뉴럴네트워크 구조의 최적 설계에 관한 연구,' Trans. KIEE, vol. 49D, no. 3, pp. 145-156,2000     
    5. 김동원, 박영환, 박귀태, '다항식 뉴럴네트워크를 이용한 질조제거 SBR 공정의 모델링,' 대한전기학회 논문지(심사중)     
    6. H. Kim, and O. J. Hao, 'pH and oxidation-reduction potential control strategy for optmization of nitrogen removal in an altemating aerobi anoxic system,' Water Environ Res, vol. 73, pp. 95-102, 201 
    7. 이호식, 'TKN/COD비가 높은 소규모지역 오수의 생물학적 영양소 제거,' 충주대학교 논문집,2001 
    8. 김창원, '활성슬러지 공정 연속호흡율 측정기 및 MLSS meter와 이를 이용한 활성슬러지 공정제어,' Eco-2 상하수도 정보화 세미나,2001 
    9. J. Moreno, 'Optimal time control of sequencing batch reactors for industrial wastewaters treatment,' Proceddings of the 36th Conference on Decision & Control, pp. 826-827, 1997 
    10. V. V. Lira, P. R. Barros and J. S. Neto, 'Automation of an anaerobic-aerobic wastewater treatment process,' Instrumentation and Measurement Technology Conference, pp. 1177-1182, 2001 
    11. 심문용, 부경민, 박지영, 전병희, 김창원, 우혜진, 'On-line sensor (ORP, DO.pH)를 이용한 SBR(Sequencing Batch Reactor)공정진단에 대한 기초평가,' 대한환경공학회 2003 춘계학술연구발표회 논문집,pp. 160-170, 2003 
    12. 이재근, 김영균, 이광호, 'SBR공정에서 혐기시간 및 HRT 변화에 따른 탈질율이 지로제거에 미치는 영향,' 대한환경공학회 2003 춘계학술연구발표회 논문집, pp. 151-155, 2003 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Kim, Dong-Won ; Park, Jang-Hyun ; Lee, Ho-Sik ; Park, Young-Whan ; Park, Gwi-Tae 2004. "Modeling of Nonlinear SBR Process for Nitrogen Removal Using Fuzzy Systems" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 14(2): 190~194     

 저자의 다른 논문

  • 이호식 (1)

    1. 2004 "퍼지 시스템을 이용한 비선형 질소제거 SBR 공정의 모델링" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 14 (2): 190~194    
  • Park, Gwi-Tae (65)

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