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消毒副产物(DBPs)因其潜在的致癌、生殖毒性成为饮用水安全的重要隐患.及时知晓供水系统中DBPs浓度是防控DBPs健康风险的前提.然而目前DBPs仪器监测存在过程繁琐、成本高昂、时间滞后等问题.利用常规水质指标建立高质量的预测模型是重要出路.基于此,本研究选择3个简单的水质指标pH、温度、UVA254,利用自适应模糊神经网络(ANFIS)建立了供水系统中三卤甲烷(THMs,最常见的DBPs)分布的预测模型.结果显示,当隶属函数(MF)分别为”gaussmf”、“gbellmf”、“trapmf”,MF数量分别为3、3、3时,建立的总三卤甲烷(T-THMs)、三氯甲烷(TCM)、一溴二氯甲烷(BDCM)模型的预测效果最好.其中,T-THMs、TCM模型质量较高:预测值与实测值的相关系数(r)为0.871~0.880,预测误差(MARE)为11%,预测准确率(NE<25%)为92%~95%;与T-THMs、TCM相比,BDCM模型的预测效果略差(r=0.775,MARE=16%,NE<25%=83%),但也在可... 相似文献
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