BP神经网络对蚯蚓滤池处理COD的模拟预测OA北大核心CSCDCSTPCD
Simulation and prediction based on BP neural network for COD treatment by earthworm filter
基于蚯蚓滤池处理去除污染物的非线性特点,利用BP神经网络建立了蚯蚓滤池处理COD的基本模型结构。同时对实验数据进行了验证和预测,通过权值贡献率分析确定了各种输入因素对COD出水浓度的影响。结果表明：COD的出水模型预测值与实际值平均误差较小,模型稳定,预测效果好。输入神经元为4,隐含神经元为8,输出神经元为1,学习速率为0.1,动量为0.1,训练次数为10 000的BP神经网络模型,预测的COD出水值最接近真实值。COD进水浓度对COD出水影响最…查看全部>>
Based on nonlinear character of contaminants removal by earthworm filter,the basic simulation and prediction model of COD removal was established under the use of Back Propagation（BP） neural network.Experimental data was also forecasted and validated in this research,by analysis of weight contribution rates,identified a variety of input factors on COD effluent concentration effect.Results showed that the mean error of model predictive value and actual value …查看全部>>
郭飞宏;张继彪;郑正
上海环境科学研究院,上海200233／南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室,南京210093复旦大学环境科学与工程系,上海200433复旦大学环境科学与工程系,上海200433
资源环境
蚯蚓滤池BP神经网络模型预测
earthworm filterBP neural networkmodelprediction
《环境工程学报》 2012 (4)
1197-1201,5
基金项目：国家水体污染控制与治理科技重大专项（2008ZX07101-004）
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