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基于神经网络的混凝投药系统预测模型 被引量:14

Prediction Model of Coagulant Dosing System Established Based on Neural Network
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摘要 对目前水厂实际运行过程中混凝剂投量的确定及影响因素进行了分析 ,通过引入神经网络预测理论建立了混凝剂投量的预测模型 ,并以某水厂的实际运行数据对该模型的性能进行了验证。结果表明 ,网络预测模型具有很强的自学习性、自适应性和容错性 ,通过网络的在线自学习 ,可使预测结果的准确度明显提高。利用该模型可实现混凝剂投量的在线预测控制 ,为实现混凝剂的最优投加提供了一条有效途径。
作者 白桦 李圭白
出处 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期46-47,共2页 China Water & Wastewater
  • 相关文献

参考文献2

  • 1赵振宇 徐用懋.模糊理论和神经网络的基础与应用[M].北京,南宁:清华大学出版社,广西科学技术出版社,1997.105-106.
  • 2于东江.水厂最佳投矾剂量的确定[J].给水排水,1993,19(5):41-42. 被引量:6

共引文献31

同被引文献74

引证文献14

二级引证文献61

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