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摘要
在生物滴滤塔对硫化氢的去除过程中,H2S的进气质量浓度、停留时间和去除率之间存在着复杂的非线性关系,使得常规的建模方法很难获得理想的结果.针对这一问题,引入BP神经网络,通过BP网络对试验数据的学习建立系统的非参数模型,并利用该模型对系统进行仿真与预测.结果表明,经过训练的BP网络模型可以很好地对系统进行仿真和预测,对全部试验数据网络仿真的相关系数为0.986 0;在9组不同的试验条件下,网络预测值与相应的试验结果值线性回归相关系数高达0.965 9.
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单位城市水资源与水环境国家重点实验室; 哈尔滨工业大学
