C002-杨程炜-城市供水处理混凝投药过程的建模与控制

发布时间:2015-11-23 17:57:13来源:本站原创

 摘 要:本文首先通过插值变换样本的时间窗口,再构造反映混凝剂净水效果的指标,并通过该指标与PAC投入量在不同的滞后阶数下的相关系数,得到原水添加混凝剂反应到沉淀结束出水的时间约为124分钟。再使用改进模型——基于有限次残差拟合的BP神经网络组合模型,学习净水规律,即在不同的原水水质和原水流量下,要想得到一定的出水浊度所需的混凝剂投入量。一方面,模型的绝对误差百分比为18.84%,说明总体的预测效果一般,另一方面,证实改进模型确实比经典BP神经网络更有效,预测精度提高了16.89%。然后,利用上述模型生成当前状况下的去浊率曲线,并取最高效率点为最优点。最后,引入温度作为自变量,重新建立BP神经网络组合模型,通过前后对比,发现预测误差减少10.31%,在残差拟合4次后预测误差降低7.92%,说明温度变量对预测有效,且通过分析,温度对PAC投入量的影响是非线性的。 

关键词:混凝剂  BP神经网络  去浊率  最优点

 

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