《表2 BP-ANN模型模拟绝对平均误差》

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《间歇曝气序批式活性污泥法处理农村废水及其效果的模拟预测》

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足够数量、具有良好典型性和高精度的样本是利用BP-ANN进行建模的首要条件[12]139。本研究选取两套IASBR连续稳定运行235d的数据作为BP-ANN模拟的样本数据，共获取76组有效数据。随机选取66组数据作为训练组，10组作为测试组，对两套IASBR的TOC、氨氮、TN、TP去除率进行模拟，结果如图6所示。BP-ANN模型能够较好地应用于IASBR对TOC、氨氮、TN去除率的模拟预测，而对于TP去除率的模拟效果并不理想。模拟结果的绝对平均误差（见表2）显示，TOC、氨氮、TN训练组和测试组均具有较好的误差控制效果，绝对平均误差最高为5.27%，最低仅为2.65%；而TP训练组的绝对平均误差为34.56%，测试组为28.32%，主要原因为IASBR对TP的去除主要与反应器排泥相关，而本研究中BP-ANN模型的输入为进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数7个参数，并不包含与排泥相关的输入参数，因而其模拟效果较差。