基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的SBBR短程硝化反應仿真研究.pdf

1、當前，我國水環(huán)境的氮污染日益加劇，危害不斷顯現(xiàn)，因此受到了人們越來越多的關注，對水體實施有效的脫氮處理已是刻不容緩。本論文簡介了國內(nèi)外生物脫氮技術的研究過程和研究成果以及該技術的最新研究進展，指出了我國發(fā)展新型生物脫氮技術的重要性，新型生物處理技術的引入能很大程度的改進目前廢水脫氮處理的水平。最近以短程硝化為代表的一些新型的氨氮去除技術得到了長足的發(fā)展，這些技術的出現(xiàn)為高氨氮廢水的處理提供了經(jīng)濟可行的選擇。
　　 實驗利用人工神

2、經(jīng)網(wǎng)絡對4組SBBR反應器內(nèi)短程硝化過程進行仿真模擬，采用誤差反向傳播算法，并結(jié)合自適應學習率，在MATLAB語言環(huán)境下建立了進水NH4+-N、DO，溫度以及外加碳源與出水NH4+-N和出水NO2--N之間的非線性映射函數(shù)關系，確立了相關的動態(tài)模型。結(jié)合最優(yōu)化網(wǎng)絡模型運行參數(shù)：隱節(jié)點數(shù)為7，動量常數(shù)為0.7，初始學習率為0.25，最佳訓練次數(shù)為4000次，對樣本進行仿真學習，仿真輸出值與實際值的擬合程度相當高，最大誤差僅僅只有13.90