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基于神經網絡模型預測pH變化實現SBR短程硝化的方法

991   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 02:40:09
一種基于神經網絡模型預測pH變化實現SBR短程硝化的方法，屬于廢水處理方法領域。在SBR系統中，利用實時控制策略控制曝氣時間，以長期運行穩定的SBR數據為基礎數據，建立3層BP神經網絡預測模型，提前預測pH變化曲線，根據預測的pH變化點，提前設定停止曝氣時間，防止NO2??N進一步氧化，具體如下：數據采集：通過在線儀表將數據采集進行下一步；數據選擇處理：將第一步采集到的數據進行選則預處理，從中選擇連續穩定的足夠的樣本，將pH作為變量參數；模型建立：將選擇的數據進行建模，選擇BP神經網絡模型，進行訓練、校正和測試，達到精度要求后，進行過程傳感器監測pH和在線預測pH。
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廢水處理
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