改进K-means优化RBF神经网络：污水处理中氨氮预测新方法

"本文主要介绍了一种改进的K-means算法在优化径向基函数（RBF）神经网络，用于污水处理过程中出水氨氮预测的应用。这种方法旨在提高预测精度，解决RBF神经网络参数确定的难题。" 在数据处理和机器学习领域，K-means算法是一种广泛应用的无监督聚类方法，其目标是将数据集划分为K个簇，使得簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的数据点相似度低。然而，原始的K-means算法对于异常值和噪声点较为敏感，这可能会影响聚类结果的准确性。针对这一问题，文中提出了一个改进的K-means算法，通过计算每个样本点的密度值来识别并排除孤立点和噪声点，从而增强算法的鲁棒性。 改进的K-means算法首先计算每个样本的密度，如果密度值低于预设阈值，则认为该样本可能是孤立点或噪声点，将其剔除。接下来，采用减法聚类算法来初始化K-means的聚类中心，这有助于更准确地确定簇的数量，并能更好地适应数据分布。然后，将优化后的K-means算法应用于RBF神经网络的结构优化，以适应污水处理中出水氨氮的预测任务。 RBF神经网络因其非线性强、泛化性能好等特点，在许多预测问题中表现出色。但其关键参数，如中心点、带宽等，往往需要人工设定或通过试错法确定，这可能导致网络性能不稳定。文中提出的算法解决了这一问题，通过改进的K-means算法自动确定了RBF神经网络的结构，包括中心点的数量，从而提高了网络的预测精度。 实验证明，改进的K-means算法优化的RBF神经网络在污水处理过程中的出水氨氮预测上表现出了强大的逼近能力，这意味着它能够有效地处理复杂的数据变化，为污水处理提供更为精确的预测，对环保和工业生产具有重要的实际意义。 关键词涉及氨氮预测、RBF神经网络、K-means算法和密度指标，这些都是该研究的核心内容。中图分类号和文献标识码则分别对应于科技文献的分类和标识，表明这是一篇关于信息技术领域的学术论文。 该研究提出了一种创新性的数据处理方法，通过改进K-means算法优化RBF神经网络，提高了对污水处理过程中氨氮浓度预测的精度，对于环境科学和自动化技术的发展具有积极的推动作用。