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该文在分析MBR膜污染形成机制、膜污染影响因素的基础上，首先利用主元分析法对影响膜污染的各种参数实现输入变量的降维和去相关，求出影响膜污染最为明显的三大因素：混合液悬浮固体（MLSS）、总阻力和操作压力（TMP），进而运用BP和RBF人工神经网络建立了这三大参数与表征膜污染程度大小的膜通量之间关系的MBR智能仿真系统模型，并分析了两种神经网络模型MBR污水处理膜污染过程的适应能力。实验结果表明：1）神经网络模型可以准确地反映出实际情况，具有很好的自适应能力；2）PCA—RBF神经网络模型的收敛精度高而且速