%0 Journal Article
%T 基于神经网络的传爆药废水COD去除率预测研究
%A 刘玉存
%A 于国强
%A 王少华
%A 常双君
%J 含能材料
%D 2009
%R 10.3969/j.issn.1006-9941.2009.03.026
%X 为预测超临界水氧化法处理二硝基重氮酚生产废水的COD(chemicaloxygendemand)去除率，采用HXDK-01-A间歇式超临界水氧化实验装置处理实际工业生产废水，主要考察反应温度、反应压力、停留时间和过氧量对COD去除率的影响。采用实验数据，以反应温度、反应压力、停留时间和过氧量为网络输入，COD去除率为网络输出，以Matlab为平台建立了Elman神经网络预测模型。神经网络模型预测的均方差为0.0418，单个最大误差为-0.3231，最小误差为0.0296;多元回归分析拟合数据的均方差为0.3149，单个最大误差为0.8830，最小误差为0.2200，神经网络预测结果明显优于多元回归分析结果。说明采用神经网络模型预测超临界水氧化法的废水COD去除率是可行的。
%K 环境科学
%K 超临界水氧化
%K 二硝基重氮酚(DDNP)
%K Elman神经网络
%K 废水处理
%U http://www.energetic-materials.org.cn/hncl/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=2008332&flag=1