基于神经网络污水处理问题的定量分析

【摘要】：针对污水处理曝气池过程优化问题,通过PHAT-GCC语音定位模型计算并消除各参数对出口COD的时延估计,运用EXCEL、SPSS处理数据,建立BP神经网络预测模型,得出出口COD的预测结果,以35为出口COD限制浓度,筛选出预测出口COD大于35的数据,选择重要性超过0.05的参数变量作为调整指标,通过BP神经网络预测模型再次预测出口COD的值,确定各参数的调整区间. 【作者单位】： 安徽财经大学金融学院;安徽财经大学统计与应用数学学院;
【关键词】： COD 污水处理优化 BP神经网络 PHAT-GCC语音定位模型 MATLAB
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11301001) 安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 1数据的获取与假设数据来源于2015宁夏大学生数学建模B题.为便于分析,提出以下假设:1)原始数据真实可靠;2)处理后的数据可靠,不影响后面的求解;3)曝气池2小时为一阶段;4)活性污泥法处理污水的过程是正常且连续不断的;5)曝气池采用长条形,保证同时入池的泥和水都同时出池,使同

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