基于BP网络的人工沉床系统水质净化效果研究

摘要：

人工沉床技术是一种新兴的生物-生态水体原位修复技术,水质净化过程具有非线性与不确定性,传统方法建立的数学模型难以精确模拟.本文以天津市外环河人工沉床实验2007年10月至2008年9月的水质实测数据为基础,建立BP神经网络水质模型,并与多元非线性回归方法进行比较.结果表明:建立的BP人工神经网络模型对不同水质指标拟合的平均相对误差分别为:化学需氧量(CODcr)0.1％,总氮(TN)1％,总磷(TP)0.6％.与多元非线性回归的拟合结果相比,平均相对误差更小,BP神经网络模型更适用于人工沉床系统出水水质的模拟.

关键词：BP神经网络、人工沉床系统、水质净化、富营养化、拟合

所属期刊栏目：22

分类号：X703.1(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金51079068;天津市科技计划重点项目09ZCGYSF00400、08 FDZDSF03402;国家水体污染控制与治理重大专项2008ZX07314-005-001、2009ZX07209-001

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：24-29