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应用神经网络预测净水厂最佳投药量 被引量:4

Predicting of Optimal Chemical Dose in Water Purifying Plant By Using Neural Network
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摘要 针对混凝投药过程的特点 ,利用神经网络的学习能力和记忆功能 ,建立了净水厂混凝投药量的预测模型。经对某水厂的实际运行情况进行了预测 ,结果表明 :依靠网络的在线自学习 。 In accordance with the features of coagulating chemical dosage and by using the learning capability and memory of neural network the prediction model of coagulating chemical dose in water purifying plant is established.The model predicted the practical operation of a water works and the results show that through on-line self learning the accuracy of the prediction has been enhanced.
作者 白桦 李圭白
机构地区 哈尔滨工业大学
出处 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2003年第2期24-26,共3页 Process Automation Instrumentation
关键词 水处理 混凝投药 神经网络 预测模型 净水厂 投药量 Water treatment Coagulating chemical dosage Neural network Prediction model
  • 相关文献

参考文献2

  • 1赵振宇 徐用懋.模糊理论和神经网络的基础与应用[M].北京,南宁:清华大学出版社,广西科学技术出版社,1997.105-106.
  • 2Crozes G White P Marshal M.Enhanced coagulation:its effect on NOM removal and chemical costs[J].JAWWA,1995,87(1):78-79.

共引文献26

同被引文献47

引证文献4

二级引证文献4

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