基于BP神经网络的线路板废水处理研究

来源：计算机技术与发展杂志2015年第08期北京时间：

作者：关成立;杨岳;陈兴汉

摘要：为了缩短印制线路板产业( PCB)废水处理的调试周期,控制化学试剂用量,节约能源,采用反向传播( BP)神经网络训练并建立了线路板废水处理的神经网络模型。以混凝沉淀水处理工艺的5个主要影响因素作为输入层参数,以出水水质指标作为输出层参数,设置单隐含层。将10组调试数据作为训练样本,网络运行得到的系统误差为0.00099996,将3组调试数据作为预测样本,网络预测值与实际数据值吻合较好。说明该网络具有较好的泛化能力,能很好地对在不同水质参数下线路板废水的处理效果进行预测,在达到所要求的水处理效果的基础上,降低进水水量及水质变化系数较大等不利因素的影响,合理投加化学试剂,使水处理系统在最优的状态下安全、稳定、低成本及高效率运行。

关键词：BP神经网络;线路板废水;化学试剂;处理;训练;预测