一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

刘长青, 张峰, 程丽华, 毕学军, 张亚雷, 赵建夫

文章导航 > 环境工程 > 2009 > 27(5): 56-59

刘长青, 张峰, 程丽华, 毕学军, 张亚雷, 赵建夫. 一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究[J]. 环境工程, 2009, 27(5): 56-59. doi: 10.13205/j.hjgc.200905016

引用本文:

刘长青, 张峰, 程丽华, 毕学军, 张亚雷, 赵建夫. 一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究[J]. 环境工程, 2009, 27(5): 56-59. doi: 10.13205/j.hjgc.200905016

刘长青, 张峰, 程丽华, 毕学军, 张亚雷, 赵建夫. 一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究[J]. 环境工程, 2009, 27(5): 56-59. doi: 10.13205/j.hjgc.200905016

引用本文:

刘长青, 张峰, 程丽华, 毕学军, 张亚雷, 赵建夫. 一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究[J]. 环境工程, 2009, 27(5): 56-59. doi: 10.13205/j.hjgc.200905016

一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

doi: 10.13205/j.hjgc.200905016

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出版历程
- 刊出日期: 2009-10-22

摘要: 讨论基于BP神经网络一体化AmOn污水处理工艺数学模型的构建。在分析神经网络和一体化AmOn污水处理工艺各自特点的基础上,建立了具有11个输入层节点、5个输出层节点以及包含两层隐含层的BP神经网络,并确定了各隐含层的节点数、网络的权值和阈值。对模型的验证结果表明:BP神经网络模型基本反映了AmOn一体化工艺的主要特点,网络预测出水结果与实测结果相差不大,神经网络模型具有较好的泛化能力。

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