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针对环境监测数据化学需氧量的预测问题,考虑其数据的反复性和实时性,选择神经网络算法进行分析研究。通过对BP算法和RBF算法的研究,确定了适合环境监测数据COD值的神经网络训练与预测模型。将此模型应用于广东省某污水处理厂进行试验,测试结果证明此算法具有一定的实用性和指导性。
基于神经网络的COD值预测研究
【摘 要】
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针对环境监测数据化学需氧量的预测问题,考虑其数据的反复性和实时性,选择神经网络算法进行分析研究。通过对BP算法和RBF算法的研究,确定了适合环境监测数据COD值的神经网络训练与预测模型。将此模型应用于广东省某污水处理厂进行试验,测试结果证明此算法具有一定的实用性和指导性。
【机 构】
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中国水利电力物资有限公司,大唐长春第二热电有限责任公司
【出 处】
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黑龙江水专学报
【发表日期】
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2008年01期
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