哈尔滨工业大学学报
哈爾濱工業大學學報
합이빈공업대학학보
JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2007年
10期
1564-1568
,共5页
BP神经网络%双因子联合影响谱图%调控策略%UASBAF%中药废水
BP神經網絡%雙因子聯閤影響譜圖%調控策略%UASBAF%中藥廢水
BP신경망락%쌍인자연합영향보도%조공책략%UASBAF%중약폐수
以两相厌氧工艺中产甲烷相(UASBAF反应器)处理中药废水为原型,采用带动量、自适应学习率的快速BP收敛算法,建立人工神经网络模型,并利用分离相关权值法对关键性调控因子(pH、进水COD、碱度、HRT)对反应器运行效果的影响大小进行排序,发现pH是决定系统运行效果的限制性因子,在高运行负荷阶段其限制性尤为明显;在所建模型的基础上,通过分步固定调控因子的方法实现双因子联合作用三维谱图,直观、定性地分析各调控因子对系统运行效果的影响过程,并得到一系列的运行调控对策来优化反应器的运行条件,突破了传统人工神经网络担任预测工具的角色,为其在反应器的运行调控中优势的进一步发挥提供有效途径.
以兩相厭氧工藝中產甲烷相(UASBAF反應器)處理中藥廢水為原型,採用帶動量、自適應學習率的快速BP收斂算法,建立人工神經網絡模型,併利用分離相關權值法對關鍵性調控因子(pH、進水COD、堿度、HRT)對反應器運行效果的影響大小進行排序,髮現pH是決定繫統運行效果的限製性因子,在高運行負荷階段其限製性尤為明顯;在所建模型的基礎上,通過分步固定調控因子的方法實現雙因子聯閤作用三維譜圖,直觀、定性地分析各調控因子對繫統運行效果的影響過程,併得到一繫列的運行調控對策來優化反應器的運行條件,突破瞭傳統人工神經網絡擔任預測工具的角色,為其在反應器的運行調控中優勢的進一步髮揮提供有效途徑.
이량상염양공예중산갑완상(UASBAF반응기)처리중약폐수위원형,채용대동량、자괄응학습솔적쾌속BP수렴산법,건립인공신경망락모형,병이용분리상관권치법대관건성조공인자(pH、진수COD、감도、HRT)대반응기운행효과적영향대소진행배서,발현pH시결정계통운행효과적한제성인자,재고운행부하계단기한제성우위명현;재소건모형적기출상,통과분보고정조공인자적방법실현쌍인자연합작용삼유보도,직관、정성지분석각조공인자대계통운행효과적영향과정,병득도일계렬적운행조공대책래우화반응기적운행조건,돌파료전통인공신경망락담임예측공구적각색,위기재반응기적운행조공중우세적진일보발휘제공유효도경.
