【摘 要】
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为了缩短印制线路板产业(PCB)废水处理的调试周期,控制化学试剂用量,节约能源,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了线路板废水处理的神经网络模型。以混凝沉淀水处理工艺的
【机 构】
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阳江职业技术学院网络信息中心,广东技术师范学院计算机科学学院,中山大学生命科学学院
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为了缩短印制线路板产业(PCB)废水处理的调试周期,控制化学试剂用量,节约能源,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了线路板废水处理的神经网络模型。以混凝沉淀水处理工艺的5个主要影响因素作为输入层参数,以出水水质指标作为输出层参数,设置单隐含层。将10组调试数据作为训练样本,网络运行得到的系统误差为0.000 999 96,将3组调试数据作为预测样本,网络预测值与实际数据值吻合较好。说明该网络具有较好的泛化能力,能很好地对在不同水质参数下线路板废水的处理效果进行预测,在达到所要求的水处理效果的基础上,降低进水水量及水质变化系数较大等不利因素的影响,合理投加化学试剂,使水处理系统在最优的状态下安全、稳定、低成本及高效率运行。
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