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神经网络对微砂加重絮凝处理矿井水效果预测

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作者

王浩张晓航何绪文张斯宇孙艺欣李福勤陈大猛
单位

中国矿业大学（北京）化学与环境工程学院河北工程大学能源与环境工程学院凌源市环境保护局
摘要

通过混凝沉淀单因素试验确定最佳反应条件根据试验结果,使用交叉验证法训练广义回归神经网络(GRNN)来预测微砂加重絮凝工艺的出水水质。结果显示,浊度和固体悬浮物(SS)去除率的实际值与预测值误差小于2%,说明GRNN具有良好的非线性拟合性,并广泛适用于微砂加重絮凝工艺。
关键词

微砂加重絮凝矿井水高悬浮物神经网络
基金项目(Foundation)

河北省科技计划项目(15274006D)；国家水体污染控制与治理科技重大专项资助项目(2012ZX07201-005-02-03)；

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2018年03期

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