【摘 要】
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将人工神经网络用于复杂的市政管网水质研究,通过对苏州市3个自来水厂出水及小区管网在线监测点的大量水质数据进行分析,选取余氯作为指标建立了BP神经网络和模糊神经网络,并
【机 构】
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北京林业大学环境科学与工程学院,同济大学环境科学与工程学院
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将人工神经网络用于复杂的市政管网水质研究,通过对苏州市3个自来水厂出水及小区管网在线监测点的大量水质数据进行分析,选取余氯作为指标建立了BP神经网络和模糊神经网络,并加以验证。结果表明,BP神经网络和模糊神经网络模型都能对管网余氯进行模拟,BP神经网络训练的最大相对误差为54.5%,验证数据的均方根误差平均为0.073;而模糊神经网络训练的最大相对误差为42.6%,验证数据的均方根误差平均为0.049,均优于BP神经网络模型,能更好地模拟自来水厂余氯,满足自来水厂出厂水余氯优化控制的要求。模糊神经网络所需
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