净水技术
淨水技術
정수기술
WATER PURIFICATION TECHNOLOGY
2012年
6期
61-64
,共4页
梁启斌%刘云根%田昆%杨杨%王万宾
樑啟斌%劉雲根%田昆%楊楊%王萬賓
량계빈%류운근%전곤%양양%왕만빈
人工湿地基质%Elman网络%Matlab小波去噪%模拟
人工濕地基質%Elman網絡%Matlab小波去譟%模擬
인공습지기질%Elman망락%Matlab소파거조%모의
人工湿地技术被广泛应用于污水处理[1-2],但其去污机理复杂,影响因子众多,呈高度非线性,缺乏长期运行效果准确可靠的模拟手段.而人工神经网络能在数据样本较大的情况下很好地逼近复杂的非线性函数,因此利用人工神经网络构建模型模拟系统的处理效果可为人工湿地系统的运行管理提供参考.通过构建人工湿地基质系统进行为期4个月的试验,监测得到56组COD去除率数据,经Matlab小波去噪后利用Elman网络构建动态神经网络模型,模拟该人工湿地基质系统对生活污水中COD去除效果.结果表明所构建模型的均方根误差为0.0163,精度较高,对具有非线性时间序列特征的人工湿地复合基质系统去污效果模拟具有较好的应用前景,利用Elman神经网络模型模拟该人工湿地复合基质系统运行后期的COD去除率为49.5％～56.4％.
人工濕地技術被廣汎應用于汙水處理[1-2],但其去汙機理複雜,影響因子衆多,呈高度非線性,缺乏長期運行效果準確可靠的模擬手段.而人工神經網絡能在數據樣本較大的情況下很好地逼近複雜的非線性函數,因此利用人工神經網絡構建模型模擬繫統的處理效果可為人工濕地繫統的運行管理提供參攷.通過構建人工濕地基質繫統進行為期4箇月的試驗,鑑測得到56組COD去除率數據,經Matlab小波去譟後利用Elman網絡構建動態神經網絡模型,模擬該人工濕地基質繫統對生活汙水中COD去除效果.結果錶明所構建模型的均方根誤差為0.0163,精度較高,對具有非線性時間序列特徵的人工濕地複閤基質繫統去汙效果模擬具有較好的應用前景,利用Elman神經網絡模型模擬該人工濕地複閤基質繫統運行後期的COD去除率為49.5％～56.4％.
인공습지기술피엄범응용우오수처리[1-2],단기거오궤리복잡,영향인자음다,정고도비선성,결핍장기운행효과준학가고적모의수단.이인공신경망락능재수거양본교대적정황하흔호지핍근복잡적비선성함수,인차이용인공신경망락구건모형모의계통적처리효과가위인공습지계통적운행관리제공삼고.통과구건인공습지기질계통진행위기4개월적시험,감측득도56조COD거제솔수거,경Matlab소파거조후이용Elman망락구건동태신경망락모형,모의해인공습지기질계통대생활오수중COD거제효과.결과표명소구건모형적균방근오차위0.0163,정도교고,대구유비선성시간서렬특정적인공습지복합기질계통거오효과모의구유교호적응용전경,이용Elman신경망락모형모의해인공습지복합기질계통운행후기적COD거제솔위49.5％～56.4％.
