【摘 要】
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污水总氮（TN）深度脱除是当前我国污水处理领域的重大科技需求.TN的去除受到多种环境及操作条件的影响,开发多参数条件下稳健的TN浓度预测方法是降低污水厂能耗、实现智能化控制
【机 构】
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南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏中宜金大环保产业技术研究院有限公司,南京大学宜兴环保研究院
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污水总氮（TN）深度脱除是当前我国污水处理领域的重大科技需求.TN的去除受到多种环境及操作条件的影响,开发多参数条件下稳健的TN浓度预测方法是降低污水厂能耗、实现智能化控制的重要前提.针对以上问题,以某实际污水处理厂反硝化深床滤池为例,采用BP神经网络（BP）、量子遗传算法优化的BP神经网络（QGABP）、改进的QGABP和支持向量回归机（SVR）,在进水流量和碳源投加量等13种变量条件下,对滤池出水TN进行了模拟预测.共选取147组数据,其中130组用于出水水质和工艺参数的拟合模拟,17组用于结果验证.
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