مدل سازی فرایند لجن فعال با روش ترکیبی سیستم استنتاج فازی عصبی تطبیقی

در این مطالعه، از سامانه استنتاج فازی-عصبی تطبیقی برای مدل سازی فرایند تصفیه فاضلاب لجن فعال پتروشیمی مبین استفاده شد. این مدل برای پیش بینی غلظت اکسیژن مورد نیاز شیمیایی خروجی مورد استفاده قرار گرفت و ضریب همبستگی بین پارامترهای ورودی و کیفیت جریان خروجی محاسبه شد. پارامتر ورودی با بیشترین تاثیر بر کیفیت جریان خروجی تعیین شد و بر اساس آن، سه ساختار فازی- عصبی تطبیقی مستقل با تعداد پارامترهای گوناگون بررسی شد. پیش بینی های مدل های فازی- عصبی تطبیقی با پیش بینی های مدل شبکه عصبی مصنوعی چندلایه با ساختاری مشابه مقایسه شدند. بررسی نتایج به دست آمده نشان می دهد که هر دو روش هوش مصنوعی، روش های مدل سازی منعطف، با دوام و موثری را برای سیستم لجن فعال ارائه می دهند. همچنین، پس از مقایسه خطای پیش بینی هر یک از این دو روش، مشاهده می شود که با استفاده از سیستم استنتاج فازی-عصبی تطبیقی (با مجذور میانگین مربعات خطای 14/5 برای داده های آزمایش) می توان به نتایج بهتر و بازدهی بالاتری نسبت به شبکه عصبی مصنوعی (با مجذور میانگین مربعات خطای 59/6 برای داده های آزمایش) دست یافت.