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人工神经网络在量化膜污染界面作用力中的应用
人工神经网络在量化膜污染界面作用力中的应用
作者:
林红军
申利国
陈镒锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工神经网络
膜生物反应器
膜污染
界面作用力
摘要:
膜生物反应器(MBR)中膜污染的黏附过程由污染颗粒和粗糙膜表面之间的界面作用力决定.高级extended-Derj aguin-Landau-Verwey-Overbeek (XDLVO)方法无法快速实现界面作用力的量化.本研究提出了径向基函数(RBF)人工神经网络(ANN)、反向传播(BP) ANN和广义回归神经网络(GRNN)3种模型用于量化这些界面作用力.RBF ANN,BP ANN和GRNN的预测结果均具有较高的回归系数和准确性,表明它们能很好地捕捉界面作用力与各种因素之间复杂的非线性映射关系.与高级XDLVO方法相比,RBF ANN,BP ANN和GRNN的量化效率均得到了显著提高.同时,BP ANN的预测性能优于RBF ANN和GRNN模型.案例研究进一步证明了BP ANN用于界面作用力定量分析的可行性.本研究为量化与膜污染相关的界面作用力提供了新方法.
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文献信息
篇名
人工神经网络在量化膜污染界面作用力中的应用
来源期刊
膜科学与技术
学科
地球科学
关键词
人工神经网络
膜生物反应器
膜污染
界面作用力
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
研究报告
研究方向
页码范围
47-54
页数
8页
分类号
TQ028.5|X703.1
字数
4456字
语种
中文
DOI
10.16159/j.cnki.issn1007-8924.2020.03.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
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1
林红军
浙江师范大学地理与环境科学学院
14
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申利国
浙江师范大学地理与环境科学学院
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陈镒锋
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膜污染
界面作用力
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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
膜科学与技术
主办单位:
中国蓝星(集团)股份有限公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-8924
CN:
62-1049/TB
开本:
大16开
出版地:
北京市朝阳区北三环东路19号
邮发代号:
54-40
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
2934
总下载数(次)
7
总被引数(次)
31446
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