【摘 要】
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建立了常规给水处理工艺处理效率神经网络预测模型和混凝剂投量预测模型.应用结果表明,建立的预测模型具有较高的预测精度:对浊度和UV254处理效率的相关系数(R2) 分别为0.86
【出 处】
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西安建筑科技大学学报（自然科学版）
【基金项目】
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北京市重点实验室基金;陕西省自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863计划)
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建立了常规给水处理工艺处理效率神经网络预测模型和混凝剂投量预测模型.应用结果表明,建立的预测模型具有较高的预测精度:对浊度和UV254处理效率的相关系数(R2) 分别为0.86和0.80,对混凝剂投加量的预测精度相关系数为0.72. 模型的预测精度可基本满足常规工艺的在线控制和实时调控,使水处理系统在原水水质变化情况下,实现系统优化运行控制.分析模型误差的原因,并对比偏最小二乘回归模型说明神经网络模型的精度,指出该模型在系统优化运行中的可行、及时、准确性.
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