BP神经网络在超滤膜通量猜测中的利用研究

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BP神经网络在超滤膜通量猜测中的利用研究

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毕业论文范文题目：BP神经网络在超滤膜通量猜测中的利用研究，论文范文关键词：BP神经网络在超滤膜通量猜测中的利用研究
BP神经网络在超滤膜通量猜测中的利用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：膜分别过程作为一门新型的分别、稀释、提纯及传染高新技巧，存在能耗低、单级分别效力高、过程简单、不传染环境等长处，它已成为解决当代能源、资源跟环境传染等问题的重要高新技巧及可持续发展的技巧基本。但在膜的实际利用中常常被膜传染的存在却限度了膜主动化、范围化、最优化的利用，因此正确地实现猜测膜（本文此处忽略..）传染存在的情况下膜组件通量的变更法则就成为膜范畴内亟待解决的重要问题之一。实际水处理过程中常见的多组分体系从过滤初期达到终极状况之前是一个非均衡的动态过程，所以传统的实际模型无奈实现对这个过程的描述。基于直接分析实验数据的统计方法显示出了它的上风，神经网络就是这些方法中的一种。本论文摸索（本文此处忽略..）用BP网络对超滤过程的膜通量随时光变更状况进行模仿。本研究采取超滤膜为美国Milliporc公司的截留分子量(MWCO)十万的板式膜，材质为聚偏氟乙烯(PVDF)，进行不同前提下的混凝超滤组合实验。为了进步实验精度，本实验采取超滤主动把持与监测体系，实现了操作前提的主动把持跟实验数据的主动采集。（本文此处忽略..）利用实验数据并首次采取B-P传统算法、动量一自适应学习率调剂算法跟Levenberg-Marquardt算法，同时进行建模，比较三种算法的优劣。成果表明，新算法Levenberg-Marquardt算法网络猜测时光最短，精度最高。另外，本文利用MATHCAD数学分析软件，利用实验数据对4个（略..）实际模型，标准堵塞模型、完全堵塞模型、旁边堵塞模型、滤饼层模型中的参数进行求取，根据均匀绝对误差来分析模仿精度，并用最佳实际模型的成果与神经网络模型进行对比，成果显示利用7对数据树破的神经网络模型的误差为0.71％，低于用181对数据推求出来的滤饼层模型的误差0.81％。

以上为本篇毕业论文范文BP神经网络在超滤膜通量猜测中的利用研究的介绍部分。

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