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基于BP网络的人工沉床系统水质净化效果研究
被引量：
1
1
作者
黄瑶
黄岁樑
《水资源与水工程学报》
2011年第6期24-29,共6页
人工沉床技术是一种新兴的生物-生态水体原位修复技术,水质净化过程具有非线性与不确定性,传统方法建立的数学模型难以精确模拟。本文以天津市外环河人工沉床实验2007年10月至2008年9月的水质实测数据为基础,建立BP神经网络水质模型,并...
人工沉床技术是一种新兴的生物-生态水体原位修复技术,水质净化过程具有非线性与不确定性,传统方法建立的数学模型难以精确模拟。本文以天津市外环河人工沉床实验2007年10月至2008年9月的水质实测数据为基础,建立BP神经网络水质模型,并与多元非线性回归方法进行比较。结果表明:建立的BP人工神经网络模型对不同水质指标拟合的平均相对误差分别为:化学需氧量(CODCr)0.1%,总氮(TN)1%,总磷(TP)0.6%。与多元非线性回归的拟合结果相比,平均相对误差更小,BP神经网络模型更适用于人工沉床系统出水水质的模拟。
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关键词
BP神经网络
人工沉床系统
水质净化
富营养化
拟合
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职称材料
题名
基于BP网络的人工沉床系统水质净化效果研究
被引量：
1
1
作者
黄瑶
黄岁樑
机构
南开大学环境污染过程与基准教育部重点实验室
南开大学天津市城市生态环境修复与污染防治重点实验室
南开大学环境科学与工程学院水环境数值模拟研究室
出处
《水资源与水工程学报》
2011年第6期24-29,共6页
基金
国家自然科学基金(51079068)资助
天津市科技计划重点项目(09ZCGYSF00400
+2 种基金
08FDZDSF03402)资助
国家水体污染控制与治理重大专项(2008ZX07314-005-001
2009ZX07209-001)资助
文摘
人工沉床技术是一种新兴的生物-生态水体原位修复技术,水质净化过程具有非线性与不确定性,传统方法建立的数学模型难以精确模拟。本文以天津市外环河人工沉床实验2007年10月至2008年9月的水质实测数据为基础,建立BP神经网络水质模型,并与多元非线性回归方法进行比较。结果表明:建立的BP人工神经网络模型对不同水质指标拟合的平均相对误差分别为:化学需氧量(CODCr)0.1%,总氮(TN)1%,总磷(TP)0.6%。与多元非线性回归的拟合结果相比,平均相对误差更小,BP神经网络模型更适用于人工沉床系统出水水质的模拟。
关键词
BP神经网络
人工沉床系统
水质净化
富营养化
拟合
Keywords
BP neural network
modularized aero-adjustable submerged plant bed
water purification
eutrophication
fitting
分类号
X703.1 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP网络的人工沉床系统水质净化效果研究
黄瑶
黄岁樑
《水资源与水工程学报》
2011
1
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