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MBR中膜污染的人工神经网络预测研究进展
文献摘要：
膜生物反应器(MBR)作为一种新型废水处理技术在污水处理方面具有广阔的应用前景.但是,膜污染是制约MBR进一步发展的瓶颈性问题.近年来,随着数学算法及计算机技术的发展,将人工神经网络(ANN)等机器学习算法应用于MBR的膜污染预测成为研究的热点.总结了膜污染的影响因素,探讨了基于经典数学模型膜污染预测的优缺点,综述了近年来国内外学者运用简单ANN、优化算法ANN和深度学习ANN对MBR膜污染预测的研究,提出优化算法ANN与深度学习ANN在面对复杂环境下更具优势.此外,还探讨了当前运用ANN机器学习算法进行膜污染预测存在的缺陷,指出ANN模型在中试和工业化规模的MBR膜污染预测中应用较少,并对其未来的发展进行了展望.
文献关键词：
膜生物反应器;膜污染;传统数学模型;人工神经网络;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
张浩良;刘聪;洪乾坤;王侃鸣;王红宇
作者机构：
浙江工业大学环境学院,浙江杭州 310014
文献出处：
引用格式：
[1]张浩良;刘聪;洪乾坤;王侃鸣;王红宇-.MBR中膜污染的人工神经网络预测研究进展)[J].工业水处理,2022(07):15-23
A类：
B类：
MBR,中膜,膜污染,人工神经网络预测,预测研究,膜生物反应器,废水处理技术,污水处理,数学算法,计算机技术,ANN,机器学习算法,算法应用,污染预测,复杂环境,中试,工业化规模,传统数学模型
AB值：
0.236031
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