《表3 黏附速率各特征值对应的特征向量》

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《基于NARX神经网络的工业水质智能处理》

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本次所采用的样本为连续28 d现场实际数据，采样间隔为10 min。前20 d的数据作为训练样本，后8 d的数据作为测试样本，建立工业循环水质预测模型。分别对月数据与每日数据进行分析，获得分析后的综合指标变量。所得的腐蚀速率及黏附速率的变量协方差各特征值对应的特征向量分别如表2、表3所示。