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神经网络BPNN模型机器学习方法应用于电化学去除氨氮过程的预测与优化: 收藏
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引用; 《华东理工大学学报（自然科学版）》2023年第2期49卷 202-210页; 作者：成睿孟广源殷瑶郑雨诺张芯婉李童陈鹏张乐华华东理工大学高浓度难降解有机废水处理技术国家工程实验室上海200237 华东理工大学国家环境保护化工过程环境风险评价与控制重点实验室上海200237 上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司上海200092 亳州大学继续教育中心安徽亳州236800; 利用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)建立氨氮去除效果预测模型和智能控制策略。模型由具有BPNN模型的预测模块和控制模块组成。首先,采用4层隐藏层(每层60个神经元)和负反馈调节机制开发BPNN算法,优化模型并...; 利用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)建立氨氮去除效果预测模型和智能控制策略。模型由具有BPNN模型的预测模块和控制模块组成。首先,采用4层隐藏层(每层60个神经元)和负反馈调节机制开发BPNN算法,优化模型并预测氨氮去除率。参数分析及响应面模型对比结果表明所提出的BPNN模型具有更好的决定系数(0.9580)。根据水质变化和确定的氨氮去除率目标,通过BPNN模型获得电化学过程中电流智能调控策略,该智能控制策略减少了水质波动对氨氮去除的负面影响,并使能耗降低38%。; 来源：详细信息评论

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