【摘 要】
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污水厂进水污染物与出水总磷的变化规律呈高度非线性,而传统机理预测模型需要依据经验设定大量参数,预测精度较低,预测相对误差处于15%~25%之间。为提高预测精度,以进水化学
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污水厂进水污染物与出水总磷的变化规律呈高度非线性,而传统机理预测模型需要依据经验设定大量参数,预测精度较低,预测相对误差处于15%~25%之间。为提高预测精度,以进水化学需氧量、总氮、氨氮、总磷、进水量5个进水指标与出水总磷浓度的映射关系建立小波神经网络预测模型。结果表明,小波神经网络模型模拟相对误差为9.87%,相较于机理模型,预测误差降低了5%~15%;同时模型收敛速度快,具有强大的非线性拟合能力,运行稳定性强,对污水厂实际运行中出水总磷预测有一定参考作用。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技