【摘 要】
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针对UASB反应器处理低浓度生活污水时影响因素多,各种影响因素之间的关系难以确定,以及难以进行适当的控制和预测处理效果的问题,在人工神经网络(Artificial neural network,
【基金项目】
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引进国际先进农业科技计划(948计划)
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针对UASB反应器处理低浓度生活污水时影响因素多,各种影响因素之间的关系难以确定,以及难以进行适当的控制和预测处理效果的问题,在人工神经网络(Artificial neural network,ANN)理论基础上,建立起基于BP人工神经网络的UASB处理低浓度生活污水预测模型的基本结构,并对中试实验进行了模拟,结果表明,预测值和实验值吻合得较好,起到了模拟预测的效果,同时能优化运行状态. 这种模型的建立,为UASB处理生活污水工艺系统实现智能化控制提供了一条简便实用的途径,具有良好的研究和工程实用价值.
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