基于Elman神经网络的城市污水处理水质参数软测量

【摘要】：在介绍序批式活性污泥法(SBR)的城市生活污水处理工艺的基础上,针对反应过程所具有的多变量、非线性和动态复杂反应的特点,利用水质参数与多个过程可测参数间的关联关系,提出了基于Elman递归人工神经网络的水质参数软测量模型．以ORP,DO浓度和pH值作为输入参数,可实现对COD,NH3,TP水质参数的软测量．基于污水处理实验数据建立软测量模型,结果表明,上述软测量模型对污水处理水质指标COD,NH3,TP具有理想的预测效果． 【作者单位】：浙江工业大学信息学院 浙江工业大学信息学院 浙江工业大学建工学院
【关键词】：污水处理 软测量 神经网络
【分类号】：X703
【正文快照】： 序批式活性污泥法(sequential batch~tor，SBR)是一种按间歇曝气方式来运行的活性污泥污水生化 处理技术.实际的污水处理过程中，需根据不同的处理要求，对各阶段采用针对性的运行方式，从而达到脱 氮、除磷、抑制污泥膨胀等更复杂的工艺要求. 对污水处理过程实行自动化控制

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