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神经网络水质侦测模型的特性
作者: 编辑: 来源: 发布日期: 2020.09.26
信息摘要:
从文献报道来看,目前利用ANN建立的水质侦测模型可预测多种水质参数,预测精度多优于基于机理的水质预测模型。

从文献报道来看,目前利用ANN建立的水质侦测模型可预测多种水质参数,预测精度多优于基于机理的水质预测模型。郭劲松等建立了间歇曝气活性污泥系统的神经网络水质模型,以现场历史数据力学习样本建成 BP网络模型。设备容易结垢,杀菌灭藻剂是专门针对菌藻而配的药剂,能迅速杀菌灭藻。

杀菌灭藻剂

Catherine等将BP网络应用于活性炭滤布对有机物的吸附研究中,以吸附剂性能参数,操作条件等 7项指标作为输入量,吸附质出水与进水浓度比作为输出 .违立了活性炭去除特定有机物的3 BP模型。模型经优化,压缩了隐含层节点数。其对出水水质的预测能力大大优于传统的质量转移模型。通过 Carson法分析网络连接权 .确定了上述7项控制参数对输出影响大小的相对值。设备容易结垢,杀菌灭藻剂是专门针对菌藻而配的药剂,能迅速杀菌灭藻。

该研究表明,对系统机理的深入认识和对参数的合理选择有利于发挥ANN的潜力。由于BP 神经网络存在某些缺陷,近年来发展了一些改进方法,如结合主元分析、多向线性回归以及遗传算法等。设备容易结垢,杀菌灭藻剂是专门针对菌藻而配的药剂,能迅速杀菌灭藻。

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