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摘要:构建了磁絮凝处理矿井水实验装置,并使用RS485接口经串口协议与计算机MFC控制程序交换数据.根据实验装置所得数据,采用C++调用Matlab Engine实现GA-BP和GRNN神经网络的训练、预测与准确度的分析.由分析可知,GA-BP神经网络初始化参数较多,预测结果平均绝对误差为21.849,个体适应度在进化次数为35时趋于平稳,适应度达到82%.GRNN神经网络初始化仅需要调整光滑因子,当光滑因子取0.75时,预测平均绝对误差为10.726.通过比较GA-BP与GRNN神经网络的R2和RMSE的数值,可知GRNN准确性更高,在磁絮凝处理含悬浮物矿井水中适用性更强....
摘要:通过混凝沉淀单因素试验确定最佳反应条件根据试验结果,使用交叉验证法训练广义回归神经网络(GRNN)来预测微砂加重絮凝工艺的出水水质.结果显示,浊度和固体悬浮物(SS)去除率的实际值与预测值误差小于2%,说明GRNN具有良好的非线性拟合性,并广泛适用于微砂加重絮凝工艺....
摘要:聚丙烯酸钠对阴离子交换膜的污染是影响双极膜电渗析回收丙烯酸丁酯废水中有机酸的关键因素之一.针对该问题研究开发了聚丙烯酸钠污染后离子交换膜的清洗方法,并采用膜电阻、迁移数、表面X射线光电子谱(XPS)分析等对膜清洗效果进行了表征.NaOH、NaCl和HCl溶液3种清洗液对离子交换膜的机械清洗及超声强化清洗效果表明,HCl溶液对聚丙烯酸钠污染阴离子交换膜的清洗效果最好,超声波可促进NaOH、NaCl和HCl溶液的清洗效果.采用2.0 mol/L的HCl溶液对受污染阴离子交换膜进行超声清洗,其膜电阻和迁移数可基本恢复到未污染膜的水平....
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