【摘 要】
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人工神经网络(ANN)是经神经科学发展起来的新兴边缘学科，是理论化的人脑神经系统的数学模型，具有高度的并行性和非线性，能够进行复杂的逻辑操作。利用网络神经元的记忆和学习功
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人工神经网络(ANN)是经神经科学发展起来的新兴边缘学科，是理论化的人脑神经系统的数学模型，具有高度的并行性和非线性，能够进行复杂的逻辑操作。利用网络神经元的记忆和学习功能，可实现输入与输出数据之间的非线性关系。
污水处理过程控制与同其它工业控制一样，在国外已经得到普遍应用和迅速发展，尤其神经网络或模糊神经网络理论的发展和应用，不仅为复杂的开放式的污水处理工艺过程的控制提供了理论依据，而且使优化污水处理过程控制成为可能。
本文是在国家863重大课题“城市污水处理与资源化技术研究及工程示范”中试基地处理工艺试验基础上完成的，所有原始数据均来自实际的试验监测与化验。本研究是实现示范工程神经网络软测量的基础研究，也是整个系统模糊控制的预研究。
本研究利用BP神经网络系统分别对反应器系统、四组湿地系统和全工艺系统的进出水水质COD、SS、TP、NH3-N等水质指标进行了模拟仿真，获得了不同水质指标对应的较好的神经网络结构和神经元数量，以及BP神经网络的权值和偏值等神经网络参数；在论述了多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)BP网络系统水质模拟的优劣，同时指出了MISO系统的优点和可靠性。模拟结果表明最佳预测相关系数在0.64～0.98之间。
为了获得模糊神经网络应用价值，也在文中对其进行了研究，认为选用高斯型或钟型隶属度函数均可得到较好的效果，利用ANFIS系统可分别对各种水质进行模拟，并可获得较为稳定的结果。
本研究中所有程序均在MATLAB中实现。
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