基于神经网络的MBR仿真预测的研究

摘要：

该文在分析MBR膜污染形成机制、膜污染影响因素的基础上,首先利用主元分析法对影响膜污染的各种参数实现输入变量的降维和去相关,求出影响膜污染最为明显的三大因素:混合液悬浮固体(MLSS)、总阻力和操作压力(TMP),进而运用BP和R.BF人.工神经网络建立了这三大参数与表征膜污染程度大小的膜通量之间关系的MBR智能仿真系统模型,并分析了两种神经网络模型对MBR污水处理膜污染过程的适应能力.实验结果表明:1)神经网络模型可以准确地反映出实际情况,具有很好的自适应能力；2)PCA-RBF神经网络模型的收敛精度高而且速度快于PCA-BP神经网络模型.

关键词：膜生物反应器、膜通量、BP神经网络、RBF神经网络、主成分分析法

所属期刊栏目：8

分类号：TP389(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目50808130;天津市自然科学基金重点项目07JCZDJC1400;中国纺织服装协会科技指导项目2008062

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3934-3937