研究MBR膜通量进行膜污染预测是当今污水处理研究领域的重要课题之一,膜污染直接导致的结果是膜通量的下降。由于传统BP神经网络预测MBR膜通量存在局部极小值及模型的泛化能力较差的缺点,本文利用AdaBoost算法优化传统的BP神经网络,建立了AdaBoost-BP预测模型,并将该模型运用到MBR膜通量的预测中。通过预测数据和实验数据的对比,得出该模型的可行性,同时将其对比传统的BP神经网络模型,说明AdaBoost-BP预测模型具有更高的预测精度。
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