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| 基于ANN 的SBBR 短程硝化过程仿真研究 |
| 曹 明1,杨朝晖1*,曾光明1,许 朕1,徐峥勇1,谭文化2 |
| 1.湖南大学环境科学与工程学院,湖南 长沙 410082；2.常德市环境卫生管理处,湖南 常德 415000 |
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摘要 利用人工神经网络对实验室中短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB 语言环境下建立了进水NH4+-N﹑DO﹑温度以及外加碳源与出水NH4
+-N 和NO2--N 之间的非线性映射函数关系,确立了相关的动态模型.结合最优化网络模型运行参数,对样本进行仿真学习,仿真输出值与实际值的拟合程度相当高,最大误差仅13.8955%.通过权重分析,探究了各输入因素与输出结果之间的价值贡献关系,进水NH4+-N 和温度对短程硝化过程表现出较大的影响.
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| 关键词 ：
人工神经网络,
误差反向传播算法,
自适应学习率,
短程硝化
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收稿日期: 1900-01-01
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