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COD-污泥负荷对SBR工艺脱氮效果影响研究——基于MATLAB的人工神经网络动态仿真法 被引量:2

Research on Effect of COD-Sludge Load on the Removal Efficiency of Nitrogen in the Sequencing Batch Reactor——Dynamic Emulated Pulp Approach of Artificial Neural Network Based on the Software of MATLAB
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摘要 利用MATLAB的人工神经网络工具箱 ,对SBR工艺中进水COD -污泥负荷对系统脱氮效果的影响建立了预测模型。通过对模型预测结果与实测值的比较表明 :模型预测精度较高。这为工艺运行中及时、合理地调整COD -污泥负荷来提高系统脱氮效果提供了一条新途径。 A predicting model which reflects the effect of COD_sludge load on the removal efficiency of nitrogen in the Sequencing Batch Reactor is established by using the toolbar of Artificial Neural Network(ANN) of MATLAB. The experimental results prove that the model is accurate by comparing the prediction results of the model with the test data. The model supplies a new way to change COD_sludge load scientifically and timely to improve the removal efficiency of nitrogen in the Sequencing Batch Reactor.
作者 邵青
出处 《中国农村水利水电》 北大核心 2002年第12期35-37,共3页 China Rural Water and Hydropower
关键词 COD-污泥负荷 SBR工艺 脱氮 人工神经网络 COD_Sludge load sequencing batch reactor removal efficiency of nitrogen artificial neural network
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