论文简介: 用以活性污泥数学模型系列(ASMs)为基础的EFOR软件的模拟输入、输出数据训练设计好的神经网络,然后同时变化输入数据(变化频率为1个值/min)并比较输出数据。结果表明,神经网络可用于污水生物脱氮除磷过程的动态模拟,预测出水COD 的相对误差<0.6% 、的相对误差<2%、SS的相对误差<1%、TP的相对误差<2.5%、POi 的相对误差<3%、NH 一
用以活性污泥数学模型系列(ASMs)为基础的EFOR软件的模拟输入、输出数据训练设计好的神经网络,然后同时变化输入数据(变化频率为1个值/min)并比较输出数据。结果表明,神经网络可用于污水生物脱氮除磷过程的动态模拟,预测出水COD 的相对误差<0.6% 、
的相对误差<2%、SS的相对误差<1%、TP的相对误差<2.5%、POi 的相对误差<3%、NH 一
N的绝对误差<0.04 mg/L。
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