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针对污水处理过程高度非线性、强耦合性、时变、大滞后和不确定性严重等特点，本发明提出一种基于递归神经网络模型的自适应控制方法，实现对污水处理过程中溶解氧(DO)浓度的控制；该控制方法通过递归神经网络对污水处理过程建模，从而把污水处理过程中溶解氧浓度实时反馈给控制器，提高控制器的自适应能力，能够快速、准确地使溶解氧达到期望要求；解决了当前基于开关控制和PID控制自适应能力较差的问题；实验结果表明该方法能够快速、准确地控制溶解氧浓度，并具有较强的自适应能力，提高污水处理的质量和效率、降低污水处理成本，促进污水处理厂高效稳定运行。
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