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摘要:
对目前水厂实际运行过程中混凝剂投量的确定及影响因素进行了分析,通过引入神经网络预测理论建立了混凝剂投量的预测模型,并以某水厂的实际运行数据对该模型的性能进行了验证.结果表明,网络预测模型具有很强的自学习性、自适应性和容错性,通过网络的在线自学习,可使预测结果的准确度明显提高.利用该模型可实现混凝剂投量的在线预测控制,为实现混凝剂的最优投加提供了一条有效途径.
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文献信息
篇名 基于神经网络的混凝投药系统预测模型
来源期刊 中国给水排水 学科 工学
关键词 混凝投药 神经网络 预测模型 优化
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目 技术总结
研究方向 页码范围 46-47
页数 2页 分类号 TU991.22
字数 1572字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-4602.2002.06.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李圭白 哈尔滨工业大学市政环境工程学院 298 5289 36.0 56.0
2 白桦 哈尔滨工业大学市政环境工程学院 17 155 7.0 12.0
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研究主题发展历程
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中国给水排水
半月刊
1000-4602
12-1073/TU
大16开
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6-86
1985
chi
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