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一种基于递归RBF神经网络的MBR膜透水率智能检测方法，属于污水处理水质参数在线检测领域。在MBR膜污水处理过程中，污染问题影响膜的出水水质和膜的寿命，阻碍了膜的大规模应用；MBR膜污水处理过程随机干扰严重，具有强非线性、大时变、严重滞后的特点，污染不能直接测量和在线检测。本发明基于特征提取的方法获取6类与透水率相关性强的过程变量；同时以膜透水率为模型的输出，6类过程变量为模型的输入，基于递归RBF神经网络建立膜透水率的软测量模型，完成了膜污染程度的实时检测，取得了较好的精度，结果表明能够快速、准确地预测透水率的大小，保证了MBR膜污水处理过程的稳定安全运行，提高了膜污水处理的质量和效率。
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