TNT生化降解时间序列的人工神经网络预报模型

利用变步长ＢＰ 算法，对白腐真菌生化降解实际ＴＮＴ 装药废水过程中ＴＮＴ 含量变化的时间序列建立了人工神经网络预报模型，并利用该模型对生化降解过程的变化规律及趋势进行了研究。结果表明，模型的计算值与实测值之间的误差很小，对未来时刻数据的预测精度也较高，模型较好地反映了ＴＮＴ 含量的变化规律。