基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理水質(zhì)預(yù)測研究.pdf

1、　　污水處理受到進(jìn)水水質(zhì)、水量、設(shè)備、工藝等諸多因素影響，過程復(fù)雜，水質(zhì)變化具有非線性及非確定性特征。運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對污水處理出水水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測具有獨(dú)特的優(yōu)勢，也為污水處理出水水質(zhì)預(yù)測提供了新思路?！　”疚囊訫ATLAB6.5為計(jì)算平臺，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層。通過工藝分析，確定6個(gè)進(jìn)水水質(zhì)指標(biāo)即水量、PH值、溫度、COD、硫化物、MLSS為輸入神經(jīng)元；出水COD濃度為輸出神經(jīng)元。通過對某廠污水處理站

2、的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，分析影響B(tài)P網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率和預(yù)測精度的影響因素，主要從隱含層神經(jīng)元數(shù)量、訓(xùn)練次數(shù)、隱含層激勵(lì)函數(shù)、學(xué)習(xí)樣本數(shù)量幾個(gè)方面對該廠污水處理站出水COD濃度預(yù)測BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了優(yōu)化，確定了引進(jìn)分廠污水處理站出水水質(zhì)預(yù)測人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后運(yùn)用聚類分析法、主成分分析法去除了監(jiān)測數(shù)據(jù)中有離群趨勢的4個(gè)點(diǎn)，將監(jiān)測數(shù)據(jù)分為6類，從每類中選取2/3作為學(xué)習(xí)樣本，其余數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。　　最后通過驗(yàn)證表明，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)