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目前在废水处理中,絮凝剂的投放量是依靠经验确定。一般情况下,投放量都会稍多些,务必带来了一定的浪费。模型的建立不但能够真实地反映实际的工业过程,更是控制器设计的重要组成部分。本文是根据絮凝剂PAC和PAM投放量与Zeta电位的关系,利用Elman神经网络和BP神经网络对其进行建模。仿真结果表明,Elman神经网络具有更好的拟合及泛化能力。