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基于神经网络的COD值预测研究
引用本文:远振海,鲁治冰.基于神经网络的COD值预测研究[J].黑龙江水专学报,2008,35(1):84-86.
作者姓名:远振海  鲁治冰
作者单位:1. 中国水利电力物资有限公司,北京,100045
2. 大唐长春第二热电有限责任公司,长春,130033
摘    要:针对环境监测数据化学需氧量的预测问题.考虑其数据的反复性和实时性,选择神经网络算法进行分析研究。通过对BP算法和RBF算法的研究,确定了适合环境监测数据COD值的神经网络训练与预测模型。将此模型应用于广东省某污水处理厂进行试验,测试结果证明此算法具有一定的实用性和指导性。

关 键 词:BP算法  RBF算法  化学需氧量  预测
文章编号:1000-9833(2008)01-0084-03
修稿时间:2007年8月12日

COD Data Forecast Based on NN
YUAN Zhen-hai,LU Zhi-bing.COD Data Forecast Based on NN[J].Journal of Heilongjiang Hydraulic Engineering College,2008,35(1):84-86.
Authors:YUAN Zhen-hai  LU Zhi-bing
Affiliation:YUAN Zhen-hai1,LU Zhi-bing2(1.China National Water Resources & Electric Power Material & Equipment Co.Ltd.,Beijing 100045,China,2.Datang Changchun No.2 Co-generation Power Co.Ltd.,Changchun 130033,China)
Abstract:Considering of the repeated and real-time characteristic of Chemical Oxygen Demand data,the Nerve Network Algorithm is seleted to resovle the forecast problem of environment-monitoring data-COD.Based on the research of the BP arithmetic and RBF arithmetic,the NN training and forecast model which is suitable for the environment-monitoring data is proposed.Applying this model into a sewage plant of Guangdong Province,the testing result indicates that the project is practical and instructive.
Keywords:BP arithmetic  RBF arithmetic  COD  forecast  
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