【摘 要】
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采用序批式生物膜反应器（SBBR）与人工快速渗滤系统（CRI）工艺结合对模拟生活污水进行处理,由于该工艺影响因素与出水参数的复杂非线性关系,利用人工神经网络（ANN）对SBBR-CRI处理生活
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30970105）, 长沙市科技计划重点资助项目（K0802151-31）, 国家水体污染控制与治理科技重大专项资助课题（2009ZX07212-001-02）
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采用序批式生物膜反应器（SBBR）与人工快速渗滤系统（CRI）工艺结合对模拟生活污水进行处理,由于该工艺影响因素与出水参数的复杂非线性关系,利用人工神经网络（ANN）对SBBR-CRI处理生活污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB语言环境下,以DO、淹没时间/落干时间、曝气时间/停曝时间、进水COD、进水NH4＋-N、进水TP为输入因素,出水COD、NH4＋-N、TN和TP为输出因素,构建具有自适应学习规则的人工神经网络.结合最优网络运行参数：隐含层节点数6,初始学习率0.13,动量因子0.6,训练次数6
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