【摘 要】
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水处理系统模拟仿真与控制模型的建立是当前的一个研究发展方向。本文利用神经网络的函数逼近和优化功能,采用BP算法对SBR系统曝气量和曝气时间的控制问题进行求解。根据前人
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水处理系统模拟仿真与控制模型的建立是当前的一个研究发展方向。本文利用神经网络的函数逼近和优化功能,采用BP算法对SBR系统曝气量和曝气时间的控制问题进行求解。根据前人的研究基础,找出影响这两个变量的因素,确定模型的输入和输出变量。通过实验获取模型的训练样本数据和检验样本数据。经过训练比较,得出网络的结构为3-4-2,并得出网络的权值和阈值。根据神经网络的计算过程,推导出SBR系统控制模型的数学表达式,确定模型的参数值。通过样本检验和实验验证了模型的可行性。通过对模型的灵敏度分析,得出进水COD浓度、初始DO值和初始MLSS对SBR工艺过程中曝气量和曝气时间影响程度。为建立SBR系统控制模型提供了一种新的思路和方法。
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