城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)中的余氯是一種非穩(wěn)定性的物質(zhì),在管網(wǎng)的輸配過(guò)程中隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而不斷衰減,當(dāng)余氯衰減至低于《生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》（GB5749-2006）中規(guī)定的0.02mg/L（Cl O₂）后,其殺菌能力就會(huì)降低,引起細(xì)菌滋生,致使水質(zhì)惡化,嚴(yán)重危害用水者的健康。供水管網(wǎng)余氯的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于供水企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)水質(zhì)惡化的趨勢(shì)并采取相關(guān)措施、合理調(diào)整氯投加量、減少消毒副產(chǎn)物和合理選擇二次加氯點(diǎn)的過(guò)程中能夠起到至關(guān)重要的作用。因此,對(duì)能夠快速、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確的進(jìn)行供水管網(wǎng)余氯預(yù)測(cè)的模型進(jìn)行研究是非常有必要的。本論文通過(guò)理論與實(shí)證相結(jié)合的方式,基于支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對(duì)供水管網(wǎng)余氯預(yù)測(cè)問(wèn)題分別在MATLAB中建立了PSO-SVR（粒子群算法優(yōu)化支持向量回歸機(jī)）、LM-BP（LM算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、ABC-Elman（人工蜂群算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和RBF（徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型,并將PSO-SVR模型分別與LM-BP、ABC-Elman和RBF模型進(jìn)行組合,建立了供水管網(wǎng)余氯組合預(yù)測(cè)模型,分別就上述4種單一模型以及組合模型采用云南省某市自來(lái)水廠4個(gè)管網(wǎng)末梢監(jiān)測(cè)點(diǎn)的余氯實(shí)... 

【文章來(lái)源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：105 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線

梢監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水力停留時(shí)間獲得，并將求得的時(shí)間作為兩點(diǎn)取樣的時(shí)間間隔，不要單獨(dú)列為一個(gè)影響變量。（6）菌落總數(shù)菌落總數(shù)會(huì)隨著余氯的不斷衰減而增加[70]，所以菌落總數(shù)可以在很大程度反映出供水管網(wǎng)余氯的現(xiàn)狀。但筆者發(fā)現(xiàn)微生物的檢測(cè)一般都存在延遲性（通細(xì)菌總數(shù)需培養(yǎng) 24h 后才可測(cè)定），所以將該指標(biāo)作為影響變量顯然是不合適的綜上分析，本文在綜合考慮后選擇出廠水監(jiān)測(cè)點(diǎn)的初始氯濃度、濁度和 p值為影響變量，建立支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多因子余氯預(yù)測(cè)模型。2.3 研究區(qū)域選取筆者在對(duì)云南省紅河州某市 3 家自來(lái)水廠進(jìn)行為期 6 個(gè)月的調(diào)研后，選擇中 1 家自來(lái)水廠的供水區(qū)域作為本文的實(shí)例驗(yàn)證數(shù)據(jù)的采集對(duì)象。該水廠工藝程見(jiàn)圖 2.1。

第二章 供水管網(wǎng)余氯預(yù)測(cè)影響樣采集前先通過(guò)該自來(lái)水廠的自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)設(shè)備獲得與采集水樣相濃度、濁度、pH 值數(shù)據(jù)，然再進(jìn)行各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水樣采集。依照此順 147 組 1#監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)（每組數(shù)據(jù)包括出廠水初始氯濃度、濁度、余氯濃度 4 個(gè)數(shù)據(jù)），146 組 2#監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，142 組 3#監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)。各監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置見(jiàn)圖 3.2。

【參考文獻(xiàn)】：
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