为研究矿井水中乳化油的去除率,根据实际数据运用人工神经网络方法建立了乳化油去除率与紫外光灯管数量、光照时间、光照深度、粉状活性炭、颗粒活性炭、活性炭纤维6 个因素之间的非线性模型.建立的模型能够有效描述乳化油去除率与各因素之间的关系,同时通过训练好的网络能够找到乳化油去除率较高的最佳控制点.与传统线性回归模型相比,采用人工神经网络方法建立的模型非线性处理能力强,拟合精度高,计算速度快,预测和控制能力强.
人工神经网络 矿井水 去除率