【摘 要】
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构建了磁絮凝处理矿井水实验装置,并使用RS485接口经串口协议与计算机MFC控制程序交换数据。根据实验装置所得数据,采用C++调用Matlab Engine实现GA-BP和GRNN神经网络的训练
【机 构】
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中国矿业大学（北京）化学与环境工程学院,河北工程大学能源与环境工程学院
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构建了磁絮凝处理矿井水实验装置,并使用RS485接口经串口协议与计算机MFC控制程序交换数据。根据实验装置所得数据,采用C++调用Matlab Engine实现GA-BP和GRNN神经网络的训练、预测与准确度的分析。由分析可知,GA-BP神经网络初始化参数较多,预测结果平均绝对误差为21.849,个体适应度在进化次数为35时趋于平稳,适应度达到82%。GRNN神经网络初始化仅需要调整光滑因子,当光滑因子取0.75时,预测平均绝对误差为10.726。通过比较GA-BP与GRNN神经网络的R~2和RMSE的数值,可知GRNN准确性更高,在磁絮凝处理含悬浮物矿井水中适用性更强。
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