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人工湿地作为污水处理领域的一种新型生态技术，逐渐得到应用并倍受关注。人工湿地污水净化过程呈多参数影响的复杂非线性状态，采用传统的数学方法难以建立准确的数学模型并进行多因素分析，也无法精确定出湿地系统最佳运行工况。基于大量可靠的试验数据，首次采用遗传神经网络方法模拟湿地除污系统，详细论述了网络拓扑结构优化和训练数据预处理等关键问题，建立了可靠的GA—BP模型，并采用该模型仿真湿地系统正交试验，依据正交试验结果对影响因素进行分级，确定了最佳运行工况，并在此基础上有针对性地提出可行的强化除污措施。