Adaboost-BP在MBR膜污染中的应用研究
本文关键词:Adaboost-BP在MBR膜污染中的应用研究
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【摘要】:研究MBR膜通量进行膜污染预测是当今污水处理研究领域的重要课题之一,膜污染直接导致的结果是膜通量的下降。由于传统BP神经网络预测MBR膜通量存在局部极小值及模型的泛化能力较差的缺点,本文利用AdaBoost算法优化传统的BP神经网络,建立了AdaBoost-BP预测模型,并将该模型运用到MBR膜通量的预测中。通过预测数据和实验数据的对比,得出该模型的可行性,同时将其对比传统的BP神经网络模型,说明AdaBoost-BP预测模型具有更高的预测精度。
【作者单位】: 天津工业大学计算机科学与软件学院;
【关键词】: MBR 膜通量 AdaBoost-BP BP神经网络
【基金】:国家自然科学基金项目(51378350);国家自然科学基金项目(50808130)资助
【分类号】:X703;TP183
【正文快照】: 0引言膜生物反应器(MBR)是将膜分离技术和生物处理单元相结合的一种新型污水处理工艺,它是利用微生物对反应基质进行生物转化,同时利用膜组件分离反应产物并截留生物体[1]。目前研究MBR模拟仿真系统模型的热点之一是通过利用膜通量影响因素,结合智能仿真模型来预测膜通量。现
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,本文编号:975954
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