【摘 要】
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研究了人工神经网络技术在废纸造纸废水处理过程动态建模中应用的可行性,采用误差反向传播网络(BP网)建立了表征原水COD、加药量、进水流量、历史出水COD与预计出水COD之间复
【基金项目】
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广东省科技厅科技计划，广东省广州市科技攻关项目
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研究了人工神经网络技术在废纸造纸废水处理过程动态建模中应用的可行性,采用误差反向传播网络(BP网)建立了表征原水COD、加药量、进水流量、历史出水COD与预计出水COD之间复杂关系的动态模型,并对不同训练方法进行了比较, 发现带有动态调整的方法具有较好的效果, 其模型的计算输出值与过程的实际输出值具有较好的一致性.利用所建立模型对造纸厂现场排放废水进行实验,结果表明该模型可用于废纸造纸废水处理的动态描述, 并为进一步的废水处理系统在线智能控制奠定了基础.
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