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基于Elman网络和小波去噪的人工湿地复合基质对COD去除效果的模拟

文件大小:0.26MB格式:pdf发布时间:2014-08-13浏览次数:
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【中文关键词】人工湿地技术  污水处理  
【摘要】人工湿地技术被广泛应用于污水处理 ,但其去污机理复杂,影响因子众多,呈高度非线性,缺乏长期运行效果准确可靠的模拟手段。
【部分正文预览】

人工湿地是20世纪70年代蓬勃兴起的一种污水处理技术,被广泛应用于农村面源污染控制。然而,人工湿地系统的去污机理复杂,影响因子众多,呈高度非线性与不稳定性,目前人工湿地的设计和运行大都建立在经验基础上,缺乏对人工湿地内在净化机制定量化研究及长期运行效果准确可靠的模拟手段。

人工神经网络能在样本数据较大的条件下,很好地逼近复杂的非线性函数。Elman神经网络是由J.L.Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出的,是一种典型的局部回归网络,是在BP神经网络基本结构的基础上,通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能,从而使系统具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向动态神经网络,具有适应时变特性的能力 。小波去噪是对经过预处理的含噪信号进行多尺度小波变换,然后在各尺度下尽可能提取出信号的小波系数而去除属噪声的小波系数,最后用逆小波变换重构信号达到去噪的目的嘲。
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