原文服务方: 工业仪表与自动化装置       
摘要:
混凝剂的投加是净水厂水处理工艺的重要环节,本文通过对目前水厂实际运行过程中混凝剂投加量的影响因素的分析,利用神经网络预测理论,建立了净水厂混凝剂投加量的预测模型,并利用该模型对某水厂的实际运行情况进行了预测,对网络预测模型的性能进行了验证.结果表明,该模型具有很强的自学习性、自适应性和容错性,依靠网络的在线自学习,可使预测结果的准确度明显提高.
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文献信息
篇名 净水厂最佳投药量的神经网络控制系统
来源期刊 工业仪表与自动化装置 学科
关键词 混凝投药 神经网络 预测模型 最佳混凝剂投加 自学习 水处理
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 经验交流
研究方向 页码范围 37-39
页数 3页 分类号 TP273.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0682.2002.04.012
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 298 5289 36.0 56.0
2 白桦 17 155 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
混凝投药
神经网络
预测模型
最佳混凝剂投加
自学习
水处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业仪表与自动化装置
双月刊
1000-0682
61-1121/TH
大16开
1971-01-01
chi
出版文献量(篇)
3676
总下载数(次)
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总被引数(次)
18688
论文1v1指导