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运用BP类神经网络建立化学生物絮凝工艺模型,考察了单一的多输入多输出（MIMO）和多输入单输出（MISO）模型的适应性。研究表明,MISO模型的预测相对误差均在9.0%以下,低于MIMO模型。采用多输入单输出的MISO模型组合建立化学生物絮凝工艺模型是合理的,能够用于实际工艺控制的需要。该项研究为实现化学生物絮凝工艺的优化设计与控制提供了可行的途径。