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基于BP人工神经网络的生化处理水水质预测
被引量:
12
1
作者
RI Son-il
侯德刚
+3 位作者
张振家
周伟丽
迟莉娜
CHOE Won-il
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期66-68,70,共4页
神经网络具有强大的非线性映射能力和并行处理能力,近年来在水处理领域中被广泛地应用。利用神经网络算法对某污水处理厂的污水处理系统进行了出水水质预测。结果表明,基于BP神经网络的水质预测模型拟合效果较好,模拟出来的化学需氧量(C...
神经网络具有强大的非线性映射能力和并行处理能力,近年来在水处理领域中被广泛地应用。利用神经网络算法对某污水处理厂的污水处理系统进行了出水水质预测。结果表明,基于BP神经网络的水质预测模型拟合效果较好,模拟出来的化学需氧量(COD)、pH、固体悬浮物(SS)及生物需氧量(BOD)的数值范围均较接近于实际值,其平均相对标准差分别为6.96%、1.31%、12.09%、15.18%。
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关键词
人工神经网络
生化处理
水质
预测
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职称材料
题名
基于BP人工神经网络的生化处理水水质预测
被引量:
12
1
作者
RI Son-il
侯德刚
张振家
周伟丽
迟莉娜
CHOE Won-il
机构
上海交通
大学
环境科学与
工程
学院
吉林燃料乙醇有限公司
咸兴
化工大学
机械工程
系
出处
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期66-68,70,共4页
文摘
神经网络具有强大的非线性映射能力和并行处理能力,近年来在水处理领域中被广泛地应用。利用神经网络算法对某污水处理厂的污水处理系统进行了出水水质预测。结果表明,基于BP神经网络的水质预测模型拟合效果较好,模拟出来的化学需氧量(COD)、pH、固体悬浮物(SS)及生物需氧量(BOD)的数值范围均较接近于实际值,其平均相对标准差分别为6.96%、1.31%、12.09%、15.18%。
关键词
人工神经网络
生化处理
水质
预测
Keywords
artificial neural network
biochemical treatment
water quality
predict
分类号
TQ028.8 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP人工神经网络的生化处理水水质预测
RI Son-il
侯德刚
张振家
周伟丽
迟莉娜
CHOE Won-il
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
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