ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模_韦添尹

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模_韦添尹第7卷第8期环境工程学报Vol．7，No．82013年8月ChineseJournalofEnvironmentalEngineeringAug．2013ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模韦添尹蒋永荣刘可慧刘成良*张威(桂林电子科技大学生命与环境科学学院，桂林541004)摘要通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练，建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型，通过测试对比，找出了较优训练函数为traingda，较优训练次数为1900。利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO2－4和COD的主要因素进行分析，结果显示进水COD、SO2－4、pH、COD/SO2－4和HRT对出水SO2－4和COD均产生一定影响，其中进水pH对出水SO2－4和COD的影响最大，相对重要性(RI)指数分别为30．79%和23．44%;并通过样本试验数据分别建立了对SO2－4和COD去除率的限制因子仿真模型，为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导。关键词BP神经网络硫酸盐有机废水处理厌氧折流板反应器(ABR)建模仿真中图分类号X703．1文献标识码A文章编号1673-9108(2013)08-2997-04Modelandsimulinkofanaerobicbaffledreactortreatingsulfateorganicwastewaterbasedonback-propagationneuralnetworkWeiTianyinJiangYongrongLiuKehuiLiuChengliangZhangWei(CollegeofLifeandEnvironmentalScience，GuilinUniversityofElectronicTechnology，Guilin541004，China)AbstractTheback-propagationneuralnetwork(BPNN)trainedwiththedatafromthesulfateorganicwastewatertreatmentofanaerobicbaffledreactor(ABR)andanetworkmodelwasbuilt．Thebettertrainingfunc-tionandtim