氧化沟系统出水COD预报的神经网络模型

介绍灰色神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析。结果表明,灰色神经网络模型能够在小样本、贫信息和波动数据序列等情况下对变形监测数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的数据处理提供一种较好的方法,能够满足实际应用的需求。

利用神经网络方法更能充分有效地利用已有的经验,提高工程投资估算的速度和精度。经系统开发和案例计算,证明该方法能改进模糊类比法的估算结果,更好地满足工程项目初期造价估算的要求。

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准 确地估算出工程造价.本文根据bp神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样 本,2组为检测样本,确定了13个主要造价

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人工神经网络模型描述

根据软土三轴试验成果和神经网络技术建立不同应力路径下软土bp模型和软土蠕变bp模型,并通过独立试验数据验证模型的可靠性,说明神经网络模型可以作为土体建模的有效路径。通过不同训练方案的对比预测可知:作为软土变形试验的一种补充手段,神经网络模型更适用数据内插的预测。另外,训练样本的多少和可靠性对模型精度影响显著。

1.引言神经网络是一种信息处理系统,它由大量而简单的处理单元(神经元)广泛的相连接而形成复杂系统,它通过学习来解决问题,基坑沉降的预测是一项难以通过理论分析出影响因素与沉降结果映射关系的工作,而这项工作如果交

在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立bp网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。

提出了根据实测数据构造神经网络变形预测模型的基本思路,构造出基于bp算法的神经网络变形预测模型,并给出应用实例分析。结果表明,神经网络应用于变形预测效果良好,具有一定参考价值和指导意义。

本文建立了人工神经网络造价估算模型.论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的bp算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例,应用神经网络估算模型进行了估算,结果表明,该模型估算准确,由于考虑了主材价格变化,因此非常适应于工程造价动态管理。

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

bp神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量——目前软基沉降预测多采用指数曲线和双曲线延伸法，其结果不够理想，神经网络在此方面的运用也存在一定的局限，虽然gm(1，1)模型在软基沉降预测领域已得到运用，但在已有的案例中所使用的等时距模型都没有明确说明...

长期以来,由于水土流失引发的生态环境问题受到各界人士的十分关注。我国大部分地区降水集中,生态破坏导致水土流失严重。利用bp网络模型对水土流失程度进行检测和分析是当前学科领域的一个热门话题。

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点,建立了基于elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测。文中还比较了elman网络和bp网络结构的建模效果,仿真实验证明了elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。

人工神经网络模型预报汽车齿轮钢淬透性

北方某污水厂卡鲁塞尔氧化沟系统的设计-给排水论文 北方某城市污水处理厂，设计水量3000m3／d，设计最低水温10℃，ρ(cod)≤ 350mg／l，ρ(bod5）≤140mg／l，可采用卡鲁塞尔氧化沟进行污水的脱氰除 磷处理。在分析、介绍卡鲁塞尔氧化沟设计的基础上，还得出以下设计经验：氧 化沟中间隔墙与曝气机叶轮边缘的距离宜为80-100mm，氧化沟液面距曝气机基 础平台的高度庄为1.45m，曝气机的防冻可采取保温房或通蒸汽加热的方法。 随着出水水质标准的提高，越来越多的新建污水处理厂要求采用脱氮除磷工 艺。本文针对北方某一污水处理工程采用carrousel(卡鲁塞尔)氧化沟脱氮除磷， 介绍了该厂工艺计算、设备、仪表选型等。 1、设计参数及污水处理工艺流程的确定 进出水水质参数见表1。 表1设计水质 控制项目进水出水水量/（m3·d-1)300

氧化沟简介及氧化沟的主要优点 一、氧化沟简介 氧化沟利用循环环式反应池（continuousloopreator）作为生物反应池，并使用一种带 方向控制的曝气和搅动装置向反应池中液体传递水平速度，从而使液体在池中循环。氧化沟 是活性污泥法的一种变型，在水力流态上不同于传统的活性污泥法，氧化沟是一种首尾相连 的循环流动曝气沟渠。最早的氧化沟渠是土沟渠，间歇进水、间歇曝气，从这一点上来说， 氧化沟最早是以序批方式处理污水的。1954年荷兰建成了世界上第一座氧化沟污水处理厂， 为一个环形跑道，斜坡式池壁反应池，采用间歇运行方式，白天做曝气池用，晚上做沉淀池 用，结构简单，处理效果好。 氧化沟处理污水的整个过程如进水、曝气、沉淀、污泥稳定和出水全部集中在氧化沟内完 成，最早的氧化沟不需要设初次沉淀池、二沉池和污泥回流设备，采用延时曝气、连续进出 水，所产生的污泥在污水净

针对标准bp神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到bp神经网络训练中建立了pso-bp神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统bp网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题,而且很大程度地提高了结果精度和bp网络学习能力,将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中,并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试,与标准bp神经网络测试结果进行分析与比较,实验表明pso-bp网络模型预报更加实时、准确,具有很好的应用前景。

文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

对齿轮钢淬透性预报的研究现状进行了综述,结合人工神经网络理论在预测模型方面的应用,运用bp神经网络对转炉连续生产的100炉实际数据进行齿轮钢淬透性回归分析。结果表明,实测值与预测数据线性相关系数均在0.93以上,端淬控制模型具有高的准确性,可实现窄淬透性的控制。采用优化后的淬透性预报模型成功地进行了20crmntih子钢号的开发,实现了窄成分的控制。

针对温室空调冷冻水系统回水温度快速准确调节问题,提出基于模糊径向基神经网络的变流量回水温度智能预测方法.首先,按照模糊控制理论对冷冻水系统旁通阀门的水量开度、泵组转速等输入量进行模糊化处理;然后利用径向基神经网络进行温度预测,当期望温度与预测温度残差小于门限值时,停止迭代并输出温度,完成冷冻水系统的非线性预测建模.