基于神经网络的污水处理水质预测研究

【摘要】：污水处理受到进水水质、水量、设备、工艺等诸多因素影响,过程复杂,水质变化具有非线性及非确定性特征。传统的污水处理出水水质预测ASM系列模型由于涉及的反应过程和参数较多,许多参数缺乏成熟的测定方法,实际应用效果并不十分理想。人工神经网络具有大规模并行运算、自适应、自学习、容错性的能力,特别适用于需要同时考虑许多因素和条件,不精确的、模糊的信息处理。因此,运用人工神经网络对污水处理出水水质进行预测具有独特的优势,也为污水处理出水水质预测提供了新思路。 本文以MATLAB6.5为计算平台,采用BP神经网络结构:一个输入层、一个隐含层、一个输出层。通过工艺分析,确定6个进水水质指标即水量、PH值、温度、COD、硫化物、MLSS为输入神经元;出水COD浓度为输出神经元。通过对某厂污水处理站的监测数据进行学习,分析影响BP网络学习效率和预测精度的影响因素,主要从隐含层神经元数量、训练次数、隐含层激励函数、学习样本数量几个方面对该厂污水处理站出水COD浓度预测BP网络模型进行了优化,确定了引进分厂污水处理站出水水质预测人工神经网络模型。最后运用聚类分析法、主成分分析法去除了监测数据中有离群趋势的4个点,将监测数据分为6类,从每类中选取2/3作为学习样本,其余数据作为检验样本。 最后通过验证表明,BP人工神经网络模型预测结果同监测出水COD浓度相对误差最高为9.2%,最低为0.9%,平均相对误差为3.4%,识别率达到92.3%,具有较高的精度,能满足水质预测实际要求。 【关键词】：人工神经网络 污水处理 水质预测 BP学习算法
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：X703
【目录】：

• 第1章 绪论6-12
• 1.1 研究背景6-8
• 1.2 人工神经网络在水质预测模型上的研究进展8-10
• 1.3 研究的主要内容及方法10-12
• 第2章 人工神经网络简介12-22
• 2.1 人工神经元12-13
• 2.2 人工神经网络模型分类13-15
• 2.3 人工神经网络学习算法15-19
• 2.4 人工神经网络的特性19-22
• 第3章 重庆天然气净化总厂引进分厂污水处理工艺简介22-32
• 3.1 污水处理站工艺介绍22-25
• 3.2 污水处理过程分析25
• 3.3 污水处理站运行情况25-29
• 3.4 人工神经网络应用于污水处理水质预测的可行性29-32
• 第4章 基于神经网络的预测模型建立与优化32-38
• 4.1 污水处理站出水COD预测神经网络模型构建32-34
• 4.2 污水处理站出水COD预测神经网络模型的优化34-37
• 4.3 引进分厂污水处理站出水COD预测神经网络模型的确定37-38
• 第5章 预测模型的应用与验证38-50
• 5.1 神经网络结构设计38-40
• 5.2 污水处理站监测数据处理40-47
• 5.3 预测神经网络模型的验证47-50
• 结论50-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-57
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果57

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