【摘 要】
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人工神经网络是近年来发展较快的一种信息处理技术,它可以从大量的冗杂的数据中提取出数据之间的、相互的非线性关系,从而较好的处理一些难以处理的问题.该文选用改进的BP算
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人工神经网络是近年来发展较快的一种信息处理技术,它可以从大量的冗杂的数据中提取出数据之间的、相互的非线性关系,从而较好的处理一些难以处理的问题.该文选用改进的BP算法--LMBP算法对循环水水样进行预测处理.该文用鼓泡法在50℃恒温下,对多种水样进行鼓泡浓缩4h以上,直至体系与大气达平衡,测取浓缩前后的pH值、碱度和浓缩倍数.选取马鞍山电厂与马鞍山焦化厂的水样,将原始数据进行归一化处理后,利用LMBP神经网络对水样的平衡水质进行预测处理.训练网络时,选取合适的网络激活函数和隐含层数,在一定的训练次数下,使训练集的网络系统总误差达到10<-6>.选择已经训练好、满足精度和泛化能力较好的网络文件,调入该文件进行预测.预测值与实验值符合的很好.
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