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【目的】利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)太湖水污染指標(biāo),為探討湖泊水污染物變化規(guī)律提供參考?！痉椒ā坷?004～2010年浙江嘉興王江涇斷面自動(dòng)監(jiān)測(cè)站4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo),建立了太湖水污染BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)?！窘Y(jié)果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,其預(yù)測(cè)精度較高,對(duì)湖泊水環(huán)境污染物預(yù)測(cè)的適應(yīng)性較好;對(duì)太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明,2012年前5周水質(zhì)污染情況加重,基本為Ⅴ類水質(zhì),符合太湖水質(zhì)污染情況發(fā)展態(tài)勢(shì)?！窘Y(jié)論】BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)建模方法相比,其預(yù)測(cè)精度較高,能較好地反映水質(zhì)指標(biāo)的內(nèi)在變化規(guī)律,為控制水環(huán)境污染提供了科學(xué)預(yù)測(cè)方法。
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提出了在精密燒結(jié)ＰＥ管上預(yù)涂一層硅藻土或粉末活性炭助濾層，直接過(guò)濾自來(lái)水或井水的反滲透進(jìn)水預(yù)處理工藝過(guò)程與技術(shù)參數(shù)。分析比較了自來(lái)水、ＰＥ管直接過(guò)濾和ＰＥ管預(yù)涂膜過(guò)濾水樣的污染指數(shù)ＦＩ１５和粒徑的分布情況。試驗(yàn)表明預(yù)涂膜過(guò)濾比ＰＥ管直接過(guò)濾提高去除率１４％左右，能有效地控制污染指數(shù)ＦＩ１５＜４。
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