FCM기반 퍼지뉴럴네트워크를 이용한 수처리 시스템 모델링

본 연구에서는 클러스터링의 방법 중 하나인 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 방법과 최적화 알고리즘인 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization : PSO) 알고리즘을 이용하여 다중 출력을 가지는 퍼지뉴럴네트워크(Fuzzy Neural Networks with Multi-Output : FNNm)을 설계하고 실제 수처리 시스템 모델링에 적용하여 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 수처리 시스템과 같은 복잡한 시스템을 모델링하기 위해서는 유입되는 수질의 변화와 컨트롤 인자의 변화에 따른 유출되는 수질의 양질의 데이터를 구하는 것이 문제이다. 본 논문에서는 수처리 시스템에 유입되는 수질이 산소의 유입량, 수온, 반송되는 슬러지 양, 순환되는 물의 양 그리고 배출되는 슬러지 양을 조정함으로써 유출되는 수질의 변화를 모델링하고 또한 유출되는 수질을 법적 기준치에 따라 판단할 수 있도록 구성한다.