【摘 要】
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人工沉床技术是一种新兴的生物-生态水体原位修复技术,水质净化过程具有非线性与不确定性,传统方法建立的数学模型难以精确模拟。本文以天津市外环河人工沉床实验2007年10月
【机 构】
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南开大学环境污染过程与基准教育部重点实验室,南开大学天津市城市生态环境修复与污染防治重点实验室,南开大学环境科学与工程学院水环境数值模拟研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51079068)资助, 天津市科技计划重点项目(09ZCGYSF00400、08FDZDSF03402)资助, 国家水体污染控制与治理重大专项(2008ZX07314-005-001、2009ZX07209-001)资助
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人工沉床技术是一种新兴的生物-生态水体原位修复技术,水质净化过程具有非线性与不确定性,传统方法建立的数学模型难以精确模拟。本文以天津市外环河人工沉床实验2007年10月至2008年9月的水质实测数据为基础,建立BP神经网络水质模型,并与多元非线性回归方法进行比较。结果表明:建立的BP人工神经网络模型对不同水质指标拟合的平均相对误差分别为:化学需氧量(CODCr)0.1%,总氮(TN)1%,总磷(TP)0.6%。与多元非线性回归的拟合结果相比,平均相对误差更小,BP神经网络模型更适用于人工沉床系统出水水质的
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