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1、對(duì)水處理系統(tǒng)水質(zhì)參數(shù)相關(guān)性的正確模擬是實(shí)現(xiàn)水處理系統(tǒng)的在線(xiàn)實(shí)時(shí)控制的重要課題.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)由于其具備受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自組織、自適應(yīng)、容錯(cuò)性、并行性等顯著特征在系統(tǒng)模擬與預(yù)測(cè)方面應(yīng)用前景廣闊.論文作者首先分析了ANNs 解決環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域模式識(shí)別、函數(shù)逼近、聯(lián)想記憶等問(wèn)題的有效性與靈活性.然后,以河南省源河市污水凈化中心Carrousel氧化溝系統(tǒng)為研究對(duì)象,針對(duì)其進(jìn)水水質(zhì)復(fù)雜,污染物負(fù)荷高,起伏大,系統(tǒng)在線(xiàn)控制滯后的難題,以ANN
2、s為數(shù)學(xué)工具,為該污水掙化中心建立了Carrousel氧化溝系統(tǒng)出水SS預(yù)報(bào)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、出水COD預(yù)報(bào)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及出水TN、TP預(yù)報(bào)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.針對(duì)以往研究中ANNs方法使用時(shí)存在的紕漏,作者提出了完整嚴(yán)格的建模思路,從數(shù)據(jù)收集與水質(zhì)參數(shù)定性分析、條件假定、數(shù)據(jù)處理與分析、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法選擇、模型訓(xùn)練與檢驗(yàn)等方面對(duì)建模細(xì)節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)的探討,強(qiáng)調(diào)機(jī)理分析對(duì)ANNs 這一統(tǒng)計(jì)模型的約束性,在模型驗(yàn)證階段采用了活性污
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