城市污水处理厂COD和污染物去除效率的神经网络模型预测
赛义德Pakrou1＊, nas Mehrdadi2和阿克巴Baghvand3.
1土木工程â€" Environmental, Aras International Campus，伊朗。
2土木工程â€" Environmental, University of Tehran, Iran。
3.伊朗德黑兰大学土木工程与环境学院。
http://dx.doi.org/10.12944/CWE.10.Special-Issue1.106
本研究采用神经网络对系统进行建模，并结合系统经验，利用单一活性污泥法和SSSP软件对假定开发的污水处理厂进行模拟研究。对所建立的神经网络模型所得到的结果进行了分析。对假定的废物处理厂进行建模，最大相关系数为0.98。从大不里士废物处理厂使用真实的数据,最好的和最合适的神经网络模型是R = 0.898,获得的最大去除效率有关TSS处理厂污染物= 94%,最低去除效率与TS等于38%。同样的，神经网络对上述污染物的去除效率分别为95%和37%，考虑到输入数据存在的误差百分比，这表明准确率较高。
活性污泥法;人工神经网络;建模;效率;大不里士处理厂
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王志强，王志强，王志强，等。基于神经网络的城市污水处理厂COD和废水处理效率预测[j]。Curr World Environ 2015;10号特刊(2015年5月特刊)。DOI:http://dx.doi.org/10.12944/CWE.10.Special-Issue1.106
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