人工神经网络在量化膜污染界面作用力中的应用

来源 :膜科学与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：foonyun_117_126

【摘要】

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膜生物反应器(MBR)中膜污染的黏附过程由污染颗粒和粗糙膜表面之间的界面作用力决定.高级extended-Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek(XDLVO)方法无法快速实现界面作用力的量

【作者】

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陈镒锋申利国林红军

【机构】

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浙江师范大学地理与环境科学学院

【出处】

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膜科学与技术

【发表日期】

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2020年3期

【关键词】

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人工神经网络膜生物反应器膜污染界面作用力 artificial neural networkmembrane bioreactormembrane fou

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(51978628)

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膜生物反应器(MBR)中膜污染的黏附过程由污染颗粒和粗糙膜表面之间的界面作用力决定.高级extended-Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek(XDLVO)方法无法快速实现界面作用力的量化.本研究提出了径向基函数(RBF)人工神经网络(ANN)、反向传播(BP)ANN和广义回归神经网络(GRNN)3种模型用于量化这些界面作用力.RBF ANN,BP ANN和GRNN的预测结果均具有较高的回归系数和准确性,表明它们能很好地捕捉界面作用力与各种因素之间复杂的非线性映射关系.与高级X

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