基于BP神经网络的混凝投药控制模型研究/硕士论文

GP内容简介摘要：在现代城市生活和生产中，给水系统担负着保护用户供水水质的重要任务。净水过程中混凝沉淀是一个很重要的环节，混凝效果的好坏直接关系到后续处理工艺及出水水质的好坏。在混凝剂品种选定、混凝设施水力条件一定的情况下，混凝剂的投加量直接影响混凝效果的好坏。研究进行混凝剂的合理自动化投加一直以来都是水处理行业的热门课题。　　本课题以实际项目为背景，针对混凝投药控制过程具有影响因素多、大滞后和非线性的特点，由此造成控制难度加大的问题，在研究传统投药控制方法的基础上，结合BP神经网络的理论思想和控制特点，尝试建立一种基于BP神经网络的混凝投药控制模型，并进行了混凝投药控制系统的初步设计。　　文章首先介绍了几种常用的混凝投药控制方法，然后对神经网络的发展和特点进行了介绍，详细介绍了BP神经网络的算法、结构和建模过程，并尝试引入LevenbergMarquardt算法作为BP神..