RBF与Elman神经网络在人工湿地复合基质去污效果预测中的应用

• 作者: 刘云根 梁启斌 王万宾 田昆
• 来源期刊: 环境工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工湿地基质 Elman网络 RBF网络 预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 水污染防治
• 页码范围: 1368-1372
• 分类号: X820
• 语种: 中文

摘要

人工湿地的去污机理复杂、呈高度非线性,故利用神经网络技术构建模型预测其长期运行效果.通过构建人工湿地复合基质模拟槽系统进行为期4个月的实验,监测得到56组COD去除率数据样本,经Matlab小波去噪后分别利用RBF和Elman网络构建动态神经网络模型,预测该系统对生活污水中COD去除效果.结果表明,RBF和Elman神经网络预测值的均方根误差分别为0.0186和0.0163,精度较高,该系统后期的COD去除率在49.4％～59.0％之间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田昆	西南林业大学环境科学与工程学院	48	629	13.0	23.0
3	刘云根	西南林业大学环境科学与工程学院	49	155	7.0	11.0
4	梁启斌	西南林业大学环境科学与工程学院	24	114	6.0	10.0
7	王万宾	西南林业大学环境科学与工程学院	2	3	1.0	1.0