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摘要
为实现对城市污水泵站格栅间内H2S和CO有害气体浓度实时准确监测分析，设计气体传感器阵列监测系统，建立单隐层BP神经网络模型对气体浓度样本进行训练，确定网络隐含层数为9,训练函数为traindm,模型优化后输出的H2S和CO气体浓度与实测值的平均相对误差分别为1.3%与0.4%。研究结果表明：采用BP神经网络模型对传感器阵列采集到的样本数据进行训练，可提高其测量精度，提升精度范围在57%～75%之间，能够满足对污水泵站有害气体监测的基本要求，所建立模型表现出良好效果。研究结果可为污水格栅间有害气体监测提供新方法。
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单位北京市化工职业病防治院; 内蒙古科技大学
