摘要：用粗糙集理论约简属性,消除冗余信息后建立了污泥体积指数的神经网络软测量模型.用某城市污水厂实际水质参数进行仿真实验.仿真结果表明,与未采用粗糙集进行预处理的模型相比,应用该模型不仅测量值的误差更小,而且输入参数从9个降至4个,大大降低了输入数据的维数,减少了神经网络的训练时间及训练步数,有利于软测量模型的实用化.

关键词：粗糙集 人工神经网络 软测量 污泥体积指数 

单位：重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室; 重庆400045; 重庆大学计算机学院; 重庆400044