基于反向传播神经网络模型优化冶金废水单级脱氮试验研究

来源 :湿法冶金 | 被引量 : 0次 | 上传用户：netfate

【摘要】

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研究了基于前馈反向传播人工神经网络模型,结合Box-Behnken设计方法,采用厌氧氨氧化和部分硝化(SNAP)工艺、以上流式污泥床(upflow-sludge-bed,USB)反应器进行单级脱氮处理从

【作者】

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郑小发杨丽刁月王秀模

【机构】

：

重庆机电职业技术大学

【出处】

：

湿法冶金

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

：

人工神经网络数学建模部分硝化氨氧化法单级脱氮

【基金项目】

：

重庆市教育科学“十三五”规划项目(2018-GX-419);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201903702);2016年重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(16SKGH254)

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研究了基于前馈反向传播人工神经网络模型,结合Box-Behnken设计方法,采用厌氧氨氧化和部分硝化(SNAP)工艺、以上流式污泥床(upflow-sludge-bed,USB)反应器进行单级脱氮处理从含氮废水中去除NH+4和总氮。通过优化网络结构参数,开发神经网络;基于拟合优度标准,用Levenberg-Marquardt算法训练3层NH+4和总氮的去除。神经网络模型偏差较小(±2.1%),测定系数和分数方差较理想,协议指数(IA)分别为0.989~0.997、0.003~0.031和0.99

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