一種基于神經網絡模型預測pH變化實現SBR短程硝化的方法,屬于廢水處理方法領域。在SBR系統中,利用實時控制策略控制曝氣時間,以長期運行穩定的SBR數據為基礎數據,建立3層BP神經網絡預測模型,提前預測pH變化曲線,根據預測的pH變化點,提前設定停止曝氣時間,防止NO2??N進一步氧化,具體如下:數據采集:通過在線儀表將數據采集進行下一步;數據選擇處理:將第一步采集到的數據進行選則預處理,從中選擇連續穩定的足夠的樣本,將pH作為變量參數;模型建立:將選擇的數據進行建模,選擇BP神經網絡模型,進行訓練、校正和測試,達到精度要求后,進行過程傳感器監測pH和在線預測pH。
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