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考虑不确定因素的污水厂日进水量预测法

Forecast of Daily Influent Quantity for Sewage Treatment Plant Considering Uncertain Factors

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【作者】 龙腾锐冯裕钊郭劲松

【Author】 LONG Teng rui, FENG Yu zhao, GUO Jin song (Faculty of Urban Construction and Environ. Eng., Chongqing Univ., Chongqing 400045, China)

【机构】 重庆大学城市建设与环境工程学院!重庆400045

【摘要】 水量预测对污水处理厂的设计、运行具有非常重要的作用。在研究天气和特别事件因素对污水处理厂进水量影响的基础上 ,充分考虑小时水量变化的日周期性 ,提出了进水量的日周期预测方法 ,建立了水量预测BP网络模型和算法。对某污水处理厂未来日进水量的实际预测结果表明了该方法有效。

【Abstract】 Daily influent quantity forecasting plays an important role in the design and operation of a sewage treatment plant. Based on the study of effects of weather factors and special events on the influent quantity, daily periodicity of hourly variation of the influent quantity is given a full consideration. The forecast method of daily periodicity of the influent quantity is presented, and back propagation (BP) model and calculation method are set up. The data from an existing sewage treatment plant was employed to forecast the daily inflow and the result shows that this method is effective.

【基金】 国家自然科学基金资助重点项目! (5 983830 0 )
  • 【文献出处】 中国给水排水 ,China Water & Wastewater , 编辑部邮箱 ,2001年05期
  • 【分类号】X505
  • 【被引频次】40
  • 【下载频次】355
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