最佳混凝剂投量的BP神经网络预测研究

被引：2

作者：

黄廷林

张莉平

李玉仙

机构：

[1] 西安建筑科技大学环境与市政工程学院

来源：

西安建筑科技大学学报(自然科学版) | 2004年 / 04期

关键词：

混凝剂投加; 预测模型; 人工神经网络; BP算法;

D O I：

10.15986/j.1006-7930.2004.04.001

中图分类号：

TU991.22 [混凝];

学科分类号：

摘要：

给水厂混凝剂投量通常是依据试验结果及操作者的经验来确定,而要科学合理地确定混凝剂投量必须掌握源水水质的变化规律,并在此基础上对未来源水水质的变化进行合理预测.本文通过对影响混凝效果因素的分析,建立了混凝剂投量的BP神经网络预测模型,并以某水厂的实测数据对模型进行了验证.利用该模型可实现混凝剂投量的在线预测控制,从而达到混凝剂优化投加的目的.

引用

页码：379 / 382

页数：4

共 5 条

[1] 混凝投药智能控制系统实现方法的探讨 [J].