【摘 要】
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利用人工神经网络对实验室中短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB语言环境下建立了进水NH4＋-N﹑DO﹑温度以及外加碳源与出水NH4＋-N和NO2--
【机 构】
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湖南大学环境科学与工程学院,常德市环境卫生管理处
【基金项目】
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国家“973”项目（2005CB724203）,国家自然科学基金资助项目（50478053）
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利用人工神经网络对实验室中短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB语言环境下建立了进水NH4＋-N﹑DO﹑温度以及外加碳源与出水NH4＋-N和NO2--N之间的非线性映射函数关系,确立了相关的动态模型.结合最优化网络模型运行参数,对样本进行仿真学习,仿真输出值与实际值的拟合程度相当高,最大误差仅有13.8955%.通过权重分析,探究了各输入因素与输出结果之间的价值贡献关系,进水NH4＋-N和温度对短程硝化过程表现出较大的影响.
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