基于BP神经网络的污水处理厂进水水质预测模型

【摘要】：选取BP神经网络并使用反向传播学习算法,以污水处理厂进水水质(COD)的实测值作为模拟预测的历史水质时间序列数据集,构建BP神经网络水质预测模型,以期提前预测进水水质;并以该模型模拟训练样本,进而以测试样本来验证该模型的推广能力。结果表明,该模型的预测误差范围在-4×10-4～2×10-4,预测精度高、收敛速度快、模拟能力较强,在实际预测中具有较好的推广能力。 【作者单位】： 西北大学城市与环境学院;咸阳市环保局;
【关键词】： BP神经网络 时间序列 水质预测 污水处理厂 COD
【分类号】：X832;TP183
【正文快照】： 0前言污水处理厂的稳定运行对区域水环境污染控制意义重大。随着我国环境管理力度的日益增强,对污水处理厂出水水质的要求也日趋严格,如何在满足国家相关标准的前提下合理降低工艺运行成本,成为污水处理厂即将面临的新课题。准确预测进水水质的变化,使处理工艺自控系统以预测

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