%0 Journal Article
%T RBF与Elman神经网络在人工湿地复合基质去污效果预测中的应用
%A 梁启斌
%A 刘云根
%A 田昆
%A 王万宾
%J 环境工程学报
%D 2013
%X 人工湿地的去污机理复杂、呈高度非线性,故利用神经网络技术构建模型预测其长期运行效果。通过构建人工湿地复合基质模拟槽系统进行为期4个月的实验,监测得到56组COD去除率数据样本,经Matlab小波去噪后分别利用RBF和Elman网络构建动态神经网络模型,预测该系统对生活污水中COD去除效果。结果表明,RBF和Elman神经网络预测值的均方根误差分别为0.0186和0.0163,精度较高,该系统后期的COD去除率在49.4%~59.0%之间。
%K 人工湿地基质
%K Elman网络
%K RBF网络
%K 预测
%U http://www.cjee.ac.cn/teepc_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130431&flag=1