污水处理厂水质时间序列的BP神经网络预测模型研究

【摘要】：本文选取BP神经网络并使用反向传播学习算法,以污水处理厂进水COD的实测值作为仿真预测的历史水质时间序列数据集,构建BP神经网络水质预测模型,以期提前预测进水水质;并以该模型模拟训练样本,进而以仿真样本来验证该模型的推广能力。结果表明:该模型的预测误差范围在-5×10-3~5×10-3之间,预测精度高、收敛速度快、模拟能力较强,在实际仿真中具有好的推广能力。 【作者单位】： 西北大学城市与环境学院;
【关键词】： BP神经网络 时间序列 水质预测 污水处理厂 COD
【分类号】：X832
【正文快照】： 1前言水环境相关的水质变化因受诸多因素影响而造成显著的时空变异性,使得该问题既有时延性、结构关联性、不确定性、非线性等特征,又表现出一定的趋势性。近30年来,国内外以水环境智能控制为目标,针对不同场合、多因素作用下的水质评价及预测理论和方法问题进行了大量的研究

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