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通过实验室构建的实验管网，模拟了实际给水管网的水力、水质条件，对各项水质指标进行了监测和相关性分析．结果表明余氯、浊度、pH值与总铁含量相关性较高．改变水力、水质条件，根据不同条件下实验管网中总铁含量的变化情况，分析了浊度、余氯、pH值、流速与铁释放现象的相互影响机理，提出了控制铁释放的方法．监测实际给水管网的水质，量化水中总铁含量与余氯、浊度和pH值之间的关系，分别建立了基于Excel的多元线性回归模型和基于Matlab的BP人工神经网络模型，对水中总铁含量进行了预测．