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基于神經(jīng)網(wǎng)絡的污水處理水質(zhì)預測研究

來源:論文學術(shù)網(wǎng)
時間:2024-08-20 13:53:17
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡的污水處理水質(zhì)預測研究【摘要】:污水處理受到進水水質(zhì)、水量、設備、工藝等諸多因素影響,過程復雜,水質(zhì)變化具有非線性及非確定性特征。傳統(tǒng)的污水處理出水水質(zhì)預測ASM系列模

【摘要】:污水處理受到進水水質(zhì)、水量、設備、工藝等諸多因素影響,過程復雜,水質(zhì)變化具有非線性及非確定性特征。傳統(tǒng)的污水處理出水水質(zhì)預測ASM系列模型由于涉及的反應過程和參數(shù)較多,許多參數(shù)缺乏成熟的測定方法,實際應用效果并不十分理想。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有大規(guī)模并行運算、自適應、自學習、容錯性的能力,特別適用于需要同時考慮許多因素和條件,不精確的、模糊的信息處理。因此,運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對污水處理出水水質(zhì)進行預測具有獨特的優(yōu)勢,也為污水處理出水水質(zhì)預測提供了新思路。 本文以MATLAB6.5為計算平臺,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu):一個輸入層、一個隱含層、一個輸出層。通過工藝分析,確定6個進水水質(zhì)指標即水量、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的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行學習,分析影響B(tài)P網(wǎng)絡學習效率和預測精度的影響因素,主要從隱含層神經(jīng)元數(shù)量、訓練次數(shù)、隱含層激勵函數(shù)、學習樣本數(shù)量幾個方面對該廠污水處理站出水COD濃度預測BP網(wǎng)絡模型進行了優(yōu)化,確定了引進分廠污水處理站出水水質(zhì)預測人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。最后運用聚類分析法、主成分分析法去除了監(jiān)測數(shù)據(jù)中有離群趨勢的4個點,將監(jiān)測數(shù)據(jù)分為6類,從每類中選取2/3作為學習樣本,其余數(shù)據(jù)作為檢驗樣本。 最后通過驗證表明,BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測結(jié)果同監(jiān)測出水COD濃度相對誤差最高為9.2%,最低為0.9%,平均相對誤差為3.4%,識別率達到92.3%,具有較高的精度,能滿足水質(zhì)預測實際要求。 【關(guān)鍵詞】:人工神經(jīng)網(wǎng)絡 污水處理 水質(zhì)預測 BP學習算法
【學位授予單位】:西南交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2004
【分類號】:X703
【目錄】:
  • 第1章 緒論6-12
  • 1.1 研究背景6-8
  • 1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在水質(zhì)預測模型上的研究進展8-10
  • 1.3 研究的主要內(nèi)容及方法10-12
  • 第2章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介12-22
  • 2.1 人工神經(jīng)元12-13
  • 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型分類13-15
  • 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法15-19
  • 2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特性19-22
  • 第3章 重慶天然氣凈化總廠引進分廠污水處理工藝簡介22-32
  • 3.1 污水處理站工藝介紹22-25
  • 3.2 污水處理過程分析25
  • 3.3 污水處理站運行情況25-29
  • 3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用于污水處理水質(zhì)預測的可行性29-32
  • 第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型建立與優(yōu)化32-38
  • 4.1 污水處理站出水COD預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型構(gòu)建32-34
  • 4.2 污水處理站出水COD預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)化34-37
  • 4.3 引進分廠污水處理站出水COD預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型的確定37-38
  • 第5章 預測模型的應用與驗證38-50
  • 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計38-40
  • 5.2 污水處理站監(jiān)測數(shù)據(jù)處理40-47
  • 5.3 預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型的驗證47-50
  • 結(jié)論50-52
  • 致謝52-53
  • 參考文獻53-57
  • 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果57


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