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[会议论文]
基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究
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针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长，精度低等问题，文中提出了基于RBF 神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先，选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化，然后，利用梯度下降算法优化RBF 网络的结构和参数，结合北京市某污水处理厂的实测数据，对出水氨氮的预测进行仿真并与其他模型对比，结果显示，该模型具有预测误差相对较小，预测准确等优点，说明该预测模型对于氨氮的预测具有一定的实用价值。
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来源 ：
年份： 2015
页码： 1-1
语种： 中文
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