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摘要:
该文在分析MBR膜污染形成机制、膜污染影响因素的基础上,首先利用主元分析法对影响膜污染的各种参数实现输入变量的降维和去相关,求出影响膜污染最为明显的三大因素:混合液悬浮固体(MLSS)、总阻力和操作压力(TMP),进而运用BP和RBF人工神经网络建立了这三大参数与表征膜污染程度大小的膜通量之间关系的MBR智能仿真系统模型,并分析了两种神经网络模型MBR污水处理膜污染过程的适应能力。实验结果表明:1)神经网络模型可以准确地反映出实际情况,具有很好的自适应能力;2)PCA—RBF神经网络模型的收敛精度高而且速度快于PCA-BP神经网络模型。
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文献信息
篇名 基于神经网络的MBR仿真预测的研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 膜生物反应器 膜通量 BP神经网络 RBF神经网络 主成分分析法
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3934-3937
页数 4页 分类号 TP389
字数 语种
DOI
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 李春青 天津工业大学计算机科学与软件学院 44 217 7.0 13.0
2 闫宏英 天津工业大学计算机科学与软件学院 3 12 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
膜生物反应器
膜通量
BP神经网络
RBF神经网络
主成分分析法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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