【摘 要】
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为了模拟预测地表水净化装置脱氮效果,利用水质指标实测数据作为学习样本,选取原水总氮、氨氮、硝氮、CODMn及装置运行时间等指标作为预测参数,建立了BP神经网络水质预测模型
【机 构】
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中国环境科学研究院,贵州师范大学地理与环境科学学院,燕京理工学院建筑学院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07203-005)
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为了模拟预测地表水净化装置脱氮效果,利用水质指标实测数据作为学习样本,选取原水总氮、氨氮、硝氮、CODMn及装置运行时间等指标作为预测参数,建立了BP神经网络水质预测模型,并运用该模型对净化装置的水质进行预测,同时引入多元线性回归模型作为对比。结果表明,BP神经网络模型预测值的可决系数为0. 985,最大误差为5. 92%,明显优于多元线性回归模型预测效果; BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够准确地预测净化装置的总氮去除效果。
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