供水技术
供水技術
공수기술
WATER TECHNOLOGY
2012年
5期
27-32
,共6页
叶必雄%王五一%杨林生%魏建荣
葉必雄%王五一%楊林生%魏建榮
협필웅%왕오일%양림생%위건영
饮用水%消毒副产物%模型
飲用水%消毒副產物%模型
음용수%소독부산물%모형
选取反应时间(t)、水温(T)、pH、总有碳(TOC)、特别紫外吸光度(UV254)、溴离子浓度(Br-)及反应的氯剂量(C12)等相关的水质参数,构建了三卤甲烷及卤乙酸两大类消毒副产物的多元线性回归、非线性回归及神经网络预测模型.结果表明,消毒副产物的多元线性回归模型能逐步筛选回归因子,得出影响消毒副产物形成的主要因素及影响程度,各消毒副产物的多元线性回归方程的线性非常显著(p≤0.05)；消毒副产物的非线性回归模型能分析预测各种对消毒副产物的影响不呈线性关系的因素；各消毒副产物神经网络预测的判定参数均大于0.83,表明采用神经网络预测消毒副产物的形成可以获得较精确的预测值.
選取反應時間(t)、水溫(T)、pH、總有碳(TOC)、特彆紫外吸光度(UV254)、溴離子濃度(Br-)及反應的氯劑量(C12)等相關的水質參數,構建瞭三滷甲烷及滷乙痠兩大類消毒副產物的多元線性迴歸、非線性迴歸及神經網絡預測模型.結果錶明,消毒副產物的多元線性迴歸模型能逐步篩選迴歸因子,得齣影響消毒副產物形成的主要因素及影響程度,各消毒副產物的多元線性迴歸方程的線性非常顯著(p≤0.05)；消毒副產物的非線性迴歸模型能分析預測各種對消毒副產物的影響不呈線性關繫的因素；各消毒副產物神經網絡預測的判定參數均大于0.83,錶明採用神經網絡預測消毒副產物的形成可以穫得較精確的預測值.
선취반응시간(t)、수온(T)、pH、총유탄(TOC)、특별자외흡광도(UV254)、추리자농도(Br-)급반응적록제량(C12)등상관적수질삼수,구건료삼서갑완급서을산량대류소독부산물적다원선성회귀、비선성회귀급신경망락예측모형.결과표명,소독부산물적다원선성회귀모형능축보사선회귀인자,득출영향소독부산물형성적주요인소급영향정도,각소독부산물적다원선성회귀방정적선성비상현저(p≤0.05)；소독부산물적비선성회귀모형능분석예측각충대소독부산물적영향불정선성관계적인소；각소독부산물신경망락예측적판정삼수균대우0.83,표명채용신경망락예측소독부산물적형성가이획득교정학적예측치.
