【摘 要】
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建立了一种基于三层结构BP神经网络的混凝投药量前馈控制模型,采用烧杯试验数据进行了仿真验证,同时建立了传统的线性回归混凝投药量前馈控制模型,并采用两种模型基于同一样
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建立了一种基于三层结构BP神经网络的混凝投药量前馈控制模型,采用烧杯试验数据进行了仿真验证,同时建立了传统的线性回归混凝投药量前馈控制模型,并采用两种模型基于同一样本数据进行仿真.从投药预测值-实际值的对比图和均方根误差等可以看出,BP模型优于回归模型,它通过学习可以根据原水水质进行投药量的有效预测,有一定的自适应性,实用性较强,但也存在一定的局限性,对某些水质的投药预测值还存在一定误差.
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