【摘 要】
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以两相厌氧工艺中产甲烷相（UASBAF反应器）处理中药废水为原型,采用带动量、自适应学习率的快速BP收敛算法,建立人工神经网络模型,并利用分离相关权值法对关键性调控因子（pH、进
【机 构】
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哈尔滨工业大学市政环境工程学院,江苏苏源环保工程股份有限公司,哈尔滨工程大学动力与能源工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目（863-2002AA601310）,国家自然科学基金重大国际合作项目（50521140075）.
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以两相厌氧工艺中产甲烷相（UASBAF反应器）处理中药废水为原型,采用带动量、自适应学习率的快速BP收敛算法,建立人工神经网络模型,并利用分离相关权值法对关键性调控因子（pH、进水COD、碱度、HRT）对反应器运行效果的影响大小进行排序,发现pH是决定系统运行效果的限制性因子,在高运行负荷阶段其限制性尤为明显;在所建模型的基础上,通过分步固定调控因子的方法实现双因子联合作用三维谱图,直观、定性地分析各调控因子对系统运行效果的影响过程,并得到一系列的运行调控对策来优化反应器的运行条件,突破了传统人工神经网络
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