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随着工业的发展,饮用水源的污染日益加剧,饮用水的卫生和安全也受到越来越广泛的关注.本文概括介绍了国内生物活性炭技术在水处理系统中的发展历史和进程,同时介绍了活性炭处理新技术-人工固化活性炭的机理、技术优点及发展前景. 相似文献
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为定量模拟污水处理系统进水及出水水质参数数学关系,为污水处理系统的智能反馈控制奠定理论基础,文章以河南漯河市污水净化中心氧化沟系统为考察对象,采用径向基函数(RBF)神经网络对其模拟分析,建立了氧化沟系统出水TN、TP预报的RBF网络模型。建模过程采用的主成分分析与聚类分析有效挖掘了样本信息,采用的数据预处理方法缩减了模型误差。模型性能及灵敏度检验表明,建成的模型对出水TN、TP预报准确率分别达到90%、70%,相关性检验系数分别达到0.95和0.89,可用于该系统出水TN、TP预报,为系统在线控制提供指导。研究同时表明,RBF神经网络由于克服了误差反向传播(BP)网络收敛慢、局部极值等缺点,在水处理系统模拟及其反馈控制中,具有巨大的应用潜力。 相似文献
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基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测 总被引:1,自引:0,他引:1
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势, 并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了径流预测的精度,置信度为98%时的预测相对误差小于6.5%。可有效用于水库和河川中长期径流预测。 相似文献
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自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。 相似文献
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臭氧与活性炭结合对水中有机物去除的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
阐明了臭氧及活性炭去除有机物的作用,以及在水处理中应用的现状。将臭氧,活性炭及臭氧-活性炭应用到水处理中,臭氧对水中的UV254、COD、TOC去除率分别为14.3%、12.5%、17%,活性炭对UV254、COD、TOC去除率分别为60.5%、52.7%、50.8%,臭氧-活性炭联合运用对水中UV254、COD、TOC去除率分别为66.8%、58.3%、65%。臭氧与活性炭的结合工艺有较好的去除效果。 相似文献
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神经网络模型在环境现状评价中应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力和并行性、自适应、容错性及自学能力,已广泛应用于包括环境在内的多学科领域。文章将人工神经网络技术应用于环境影响评价中,通过案例研究用人工神经网络解决环境评价中的问题。以山西吕梁地区环境影响评价为案例,选择人工神经网络中的BP网络,径向基网络和自组织竞争网络等三种网络模型对其进行环境影响现状评价,并对评价结果作对比分析,通过网络设计、网络训练和模拟,结果说明BP神经网络模拟结果比其它两种方法更贴近环境质量现状。同时对不同参数选取得到的结果进行分析,并经过网络参数的不断调整提高评价结果的精度,总结出各种神经网络模型在环境评价应用过程中参数的选取方法。尝试用神经网络解决环境评价中的问题,使环境工作中的方法技术更科学。 相似文献
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BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优. 提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性. 选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ(Chla)的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力. 比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的预测精度表明,新模型有效克服了传统算法的缺点,提高了网络的预测能力和学习能力. 相似文献
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通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%. 相似文献
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基于概率神经网络的城市湖泊生态系统健康评价研究 总被引:2,自引:1,他引:1
概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用十分广泛的人工神经网络,并且在水质分类等环境领域已取得一定研究成果.本文选取广州市最大的人工湖——白云湖作为研究对象,结合其水质监测数据及生物监测数据,建立概率神经网络模型对其进行湖泊生态系统健康评价,得到不同监测时间点的湖泊生态系统健康评价结果.分析表明:1白云湖生态系统比较脆弱,目前净化水质的效果有限;2各监测点的评价结果均呈季节性变化,丰水期湖泊生态系统健康状态好于枯水期,年际变化不显著.实验结果表明,利用概率神经网络对湖泊生态系统健康状态进行评价是可行的,与传统评价方法相比,其具有训练时间短、权重确定客观、输出结果稳定等优势,可以运用到更多相关领域. 相似文献