【摘 要】
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国民经济的发展与自来水的生产有着密不可分的关系,它为我国人民的生活安定、身体健康奠定了坚实的基础。近几年,由于水资源短缺情况越来越严重、供水需求情况不断地增加、水
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国民经济的发展与自来水的生产有着密不可分的关系,它为我国人民的生活安定、身体健康奠定了坚实的基础。近几年,由于水资源短缺情况越来越严重、供水需求情况不断地增加、水源的分布不规律和原水水质的复杂多变等问题愈发的严重,从而导致传统的地表水厂生产面临着空前绝后的挑战。目前,各国公认的减少和解决水质污染等问题的同时提高供水安全的可行性措施是:构建水质预测预报系统以及安全供水预警系统。实验针对这一问题,对自来水预测系统构建方面展开了相关的研究,并将其应用于唐山市地表水厂的水质预测中。主要研究内容和结论如下。首先,实验对自来水厂的进厂水和出厂水进行监测,收集自来水中各个指标的数据,如p H值、NTU(浊度)、耗氧量、细菌总数等,并记录当天的天气状况。然后,选取p H值、NTU、耗氧量3个指标分成1级、2级和3级三个级别,并且根据划分好的结果和监测得到的数据进行PNN神经网络的搭建。实验从众多监测数据中选出65组数据,其中51组作为神经网络的训练样本,剩下的14组作为神经网络的测试样本。通过MATLAB软件对级别进行仿真测试,从而预测自来水厂水质的级别。最后,通过PNN神经网络与BP神经网络进行仿真比较。结果表明:PNN神经网络模型对自来水水质的预测比BP神经网络模型对水质预测,更具有准确性和快速性。图24幅;表9个;参51篇。
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