基于人工神经网络的序批式复合反应器强化同步脱氮除磷仿真研究

• 作者: 尹疆 张盼月 李娟 蒋剑虹 贺卫宁
• 来源期刊: 给水排水
• 关键词: 人工神经网络 BP算法 SBHR系统 同步脱氮除磷
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 字数: 2909字
• 语种: 中文

摘要

以强化同步脱氮除磷的序批式复合反应器(SBHR)为研究对象,构建人工神经网络(ANN)模型,并对系统处理效果进行仿真预测,探讨了各影响因素与输出结果之间的价值贡献关系。研究表明,在稳定运行的100天中,SBHR 系统对污水中 COD、TP 和 TN 的平均去除率分别达到94.66%、94.91%和84.85%。ANN 对系统出水 COD、TP 和 TN 的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为1.49%、3.01%和3.35%。ANN 可以很好地应用于 SBHR 系统的处理效果预测管理中。通过权重分析,SBHR 污水处理系统中 C/P 影响的贡献值最大。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋剑虹		9	119	4.0	9.0
2	张盼月	北京林业大学水体污染源控制技术北京市重点实验室	26	222	9.0	13.0
3	李娟	北京林业大学水体污染源控制技术北京市重点实验室	9	46	4.0	6.0
4	贺卫宁		6	22	3.0	4.0
5	尹疆	北京林业大学水体污染源控制技术北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0