MBR��Ĥ��Ⱦ���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�A(y��)�y(c��)�о��M(j��n)չ
�����v�h(hu��n)���W(w��ng)Ӎ��Ĥ���ﷴ��(y��ng)����MBR������һ�N���͏Uˮ̎�����g(sh��)����ˮ̎��������ЏV韵đ�(y��ng)��ǰ��,�����ǣ�Ĥ��Ⱦ���ƼsMBR�M(j��n)һ���l(f��)չ��ƿ�i�Ԇ�(w��n)�},�������(l��i),���S����(sh��)�W(xu��)�㷨��Ӌ(j��)��C(j��)���g(sh��)�İl(f��)չ�����˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��ANN���șC(j��)���W(xu��)��(x��)�㷨��(y��ng)����MBR��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�ɞ��о��ğ��c(di��n),�,����Y(ji��)��Ĥ��Ⱦ��Ӱ����أ�̽ӑ�˻��ڽ�(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�ă�(y��u)ȱ�c(di��n),���C���˽����(l��i)��(gu��)��(n��i)��W(xu��)���\(y��n)�ú�(ji��n)��ANN,����(y��u)���㷨ANN����ȌW(xu��)��(x��)ANN��(du��)MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)���о��������(y��u)���㷨ANN�c��ȌW(xu��)��(x��)ANN���挦(du��)��(f��)�s�h(hu��n)���¸��߃�(y��u)��(sh��),������,��߀̽ӑ�ˮ�(d��ng)ǰ�\(y��n)��ANN�C(j��)���W(xu��)��(x��)�㷨�M(j��n)��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)���ڵ�ȱ�ݣ�ָ��ANNģ������ԇ���I(y��)��Ҏ(gu��)ģ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�Б�(y��ng)���^��,������(du��)��δ��(l��i)�İl(f��)չ�M(j��n)����չ��,��
Ĥ���ﷴ��(y��ng)����Membranebioreactor��MBR����һ�N���������෨�cĤ���x���g(sh��)��Y(ji��)�ϵďUˮ̎�����g(sh��),�����г�ˮˮ�|(zh��)�á�ؓ(f��)�ɸߺ�ռ����eС�ȃ�(y��u)�c(di��n)��1-2��,��Ŀǰ,�����ͣ�10000m3/d���ͳ����ͣ�100000m3/d��MBR��ˮ̎��S�ڰ����Ї�(gu��)������(gu��)�͚W������������^���ɲ�Ͷ��ʹ��,����(j��)�A(y��)�y(c��),���Ї�(gu��)�Ĵ���MBR��ˮ̎��S�����^(gu��)300��������ˮ̎��Ҏ(gu��)�,����_(d��)1500�f(w��n)t/d��2��,�����ǣ�Ĥ��Ⱦ��(hu��)��(d��o)�¿�Ĥ���Transmembranepressure,��TMP����������Ĥͨ�����½�,������MBR���\(y��n)�гɱ����ɞ�����MBR�V����(y��ng)�õ�ƿ�i�Ԇ�(w��n)�}��3��,��
�C(j��)���W(xu��)��(x��)��Machinelearning,��ML����һ�N����������(j��ng)�(y��n)��(sh��)��(j��)�M(j��n)�з���c�ؚw�ļ��g(sh��),�����H���\(y��n)�����r(n��ng)�I(y��)�����,����ȫ,���������t(y��)�W(xu��)���ИI(y��)��4��,��Ҳ���V���\(y��n)������ˮ̎���I(l��ng)��,���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Artificialneuralnetwork��ANN������һ�N�C(j��)���W(xu��)��(x��)ģ��,�����H���Ѕ���(sh��)��,���A(y��)�y(c��)���ܺá�����������(qi��ng)�ȃ�(y��u)�c(di��n)��5��,�����Ҿ��ИO��(qi��ng)�ķǾ���ӳ������,���W(xu��)��(x��)�����ͺ��佨ģ���������,����(y��ng)��ANNģ���M(j��n)��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�o(w��)�迼�]��(f��)�s��Ĥ��Ⱦ���g�^(gu��)��,��ֻ�迼�]�cĤ��Ⱦ���P(gu��n)��ָ��(bi��o)���ɡ�ʯ����(qi��ng)�ȡ�6������2006��;C����ANN��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�еđ�(y��ng)���о�,�������S����(du��)MBRĤ��Ⱦ�C(j��)���������о���ANNģ����Փ�c���g(sh��)�İl(f��)չ,��ؽ���µľC����(du��)�����(l��i)���о��M(j��n)�п��Y(ji��)����F.SCHMITT�ȡ�7-8���mȻ�C�����˹����������A(y��)�y(c��)Ĥ��Ⱦ���о�,������Ƿȱ��(du��)���y(t��ng)��(sh��)�W(xu��)ģ���c��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)ģ�Ͳ���������,�����ڴ�,���P�ߺ�(ji��n)����Ӱ�Ĥ��Ⱦ������,����(du��)���˂��y(t��ng)��(sh��)�W(xu��)ģ���c�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)ģ�͵IJ�c��(y��u)�ӣ����Y(ji��)�˽����(l��i)ANNģ����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�еđ�(y��ng)�ü���(y��u)ȱ�c(di��n),������(du��)��δ��(l��i)�İl(f��)չ�M(j��n)����չ��,��
1Ĥ��Ⱦ��Ӱ�����
Ĥ���ϡ�����(y��ng)�������l����������Һ�������cĤ��Ⱦ�������P(gu��n)����Ҫ���ء�9��,�����漰���ľ��w����(sh��)Ҋ(ji��n)�D1,��
�ɈD1��֪��Ĥ��Ⱦ��Ӱ����ر������Ӱ�,����˺��y������Եľ��w����,�����磬�M(j��n)ˮˮ�|(zh��),������ͣ���r(sh��)�g��Sludgeretentiontime,��SRT����ˮ��ͣ���r(sh��)�g��Hydraulicretentiontime��HRT���Ȳ����l���ĸ�׃���H��(hu��)ֱ��Ӱ�Ĥ��Ⱦ,�����ҕ�(hu��)��(d��o)��������Һ���l(f��)��׃��,���M(j��n)����׃Ĥ��Ⱦ���ʡ�10��,��
�����о��ˆT�������P(gu��n)�ڲ����l����Ĥͨ��,���^(gu��)�V�V��ȅ���(sh��)�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ�͡�11-15��,���˺����о������˱��_(d��)������Һ���ԡ�������Һ�Ҹ����w��ȣ�Mixedliquidsuspendsolids,��MLSS��,���w��������Particlesizedistribution��PSD��,���ܽ�������a(ch��n)�Solublemicrobialproducts,��SMP���ȡ��cĤ��Ⱦ�P(gu��n)ϵ�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ�͡�16-18��������,���@Щ���y(t��ng)�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ��һ���ָ��(sh��)ʽ��(j��ng)�(y��n)?z��i)���,��������Ҫͨ�^(gu��)�T����O(sh��)��(l��i)��(ji��n)��Ӌ(j��)�㣬�Ҹ�����(sh��)�������x�����_,�������A(y��)�y(c��)���ȵͺ�ͨ���Բ�Ȇ�(w��n)�}��6-7��,����ˣ��_(k��i)�l(f��)�܉���Ӿ���(zh��n)�A(y��)�y(c��)Ĥ��Ⱦ��ģ�͌�(du��)Ĥ��Ⱦ���Ƽ���C(j��)���о�����Ҫ���x,��
Ĥ��Ⱦģ�͵Ę�(g��u)����Ҫ�x����m��Ӱ���������ݔ��׃��,��������׃���cĤ��Ⱦ֮�g���P(gu��n)ϵ�����,�������Ĥ��Ⱦ����֮�g������ü��䌦(du��)Ĥ��Ⱦ��Ӱ��ǘ�(g��u)��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ�͵�ǰ��l��,��
1.1Ĥ�������|(zh��)
Ĥ���ϵ����|(zh��)����Ĥ�IJ��|(zh��)���H��ˮ�Ժʹֲڳ̶ȵȡ�19��,���@Щ���|(zh��)����(hu��)��(du��)��Ⱦ����Ĥ������w���D(zhu��n)���a(ch��n)���@��Ӱ�,���M(j��n)��Ӱ�Ĥ��Ⱦ������,��Y.JEONG�ȡ�20�����^��Al2O3�մ�Ĥ�c��ƫ����ϩ��Polyvinylidenefluoride,��PVDF��Ĥ��Ⱦ��r���Y(ji��)���l(f��)�F(xi��n)�մ�Ĥ���и��͵�Ĥ��Ⱦ����,��Ĥ���H��ˮ��Ҳ�cĤ��Ⱦ�������P(gu��n)�������о�ͨ�^(gu��)������Ժ�����Է������Ĥ������Hˮ����,���Ķ��p����Ĥ��Ⱦ��21��,�����⣬Ĥ����ֲڳ̶�Ҳ�cĤ��Ⱦ���P(gu��n),�������ЌW(xu��)�߰l(f��)�F(xi��n)�ֲڵ�Ĥ�����������z�w�w����Ĥ�ϵķe��,�����l(f��)Ĥ�������Ķ���(d��o)��(y��n)�ص�Ĥ��Ⱦ��19��,��
1.2��������(sh��)
��ͬ��MBRϵ�y(t��ng)�����l��Ҳ��(hu��)Ӱ�Ĥ��Ⱦ,����Ҫ�����M(j��n)ˮˮ�|(zh��),���\(y��n)�Мضȡ�SRT,��HRT,���e(cu��)�����ٺ��ؚ⏊(qi��ng)�ȵȡ�SRT�cHRT��Ӱ�MBR̎��Ч��,��������Һ���Ժ�Ĥ��Ⱦ����Ҫ����,��һ���J(r��n)��SRT�����ӕ�(hu��)����������Ժ����w��С�������^�L(zh��ng)��SRT���M(j��n)�˃�(n��i)Դ��˥׃�ͼ�(x��)���ѽ�,����(d��o)��SMP�����ӡ�22��,�����磬�څ���MBR���о���,��ZhiHUANG�ȡ�23�����^�˲�ͬSRT��30d,��60d��∞����(du��)Ĥ��Ⱦ��Ӱ�,���Y(ji��)���������^�L(zh��ng)��SRT� ���MBR�Е�(hu��)�e���^��ĵ����|(zh��)�c����,��MLSS���ӣ��Ķ�������Ĥ��Ⱦ����,����(du��)��HRT����,���^�̵�HRT��(hu��)��(d��o)���ЙC(j��)ؓ(f��)�ɵ����ӣ��Ķ���(d��o)��������ڸ���İ���ۺ��Extracellularpolymericsubstances,��EPS����SMP,���Ķ�����Ĥ��Ⱦ���ʡ�����,��N.FALLAH�ȡ�24�����^�˲�ͬHRT��(du��)Ĥ��Ⱦ��Ӱ�,���Y(ji��)�������S��HRT�Ľ��ͣ�EPS��SMP�@������,��������Һ����Ҳ�@������,����(d��o)�����^�ߵ�Ĥ��Ⱦ���ʡ�����,��ͨ�^(gu��)��Ĥ���������e(cu��)�����ٺ��ؚ⏊(qi��ng)�ȵ��������з�ʽ,���p���w������Ĥ����ij��eҲ�ǜp��Ĥ��Ⱦ�ij�Ҋ(ji��n)������YingyuAN�ȡ�25���څ���MBR�аl(f��)�F(xi��n),��һ��������(n��i)���Ӻ�����������ؚ⏊(qi��ng)���܉�p��Ĥ��Ⱦ,�������^(gu��)�ߵ��ؚ⏊(qi��ng)�ȕ�(hu��)�Ɖ��������w����(d��o)�������w��ƽ����������,���Ķ������γ����ܵ�Ĥ��Ⱦ��,��ͬ�r(sh��)Ĥ��Ⱦ����Ҳ��(hu��)��ߡ�
1.3������Һ����
��(du��)Ĥ��Ⱦ����Ӱ푵�������Һ������Ҫ����MLSS��EPS��SMP��,���M��MLSS������Ӱ�Ĥ��Ⱦ����Ҫ����,�������^(gu��)�ߵ�MLSS��>15g/L����(hu��)���ӻ��Һ���ȣ���(d��o)��Ĥ��Ⱦ���ʵ����,���^(gu��)�͵�MLSS��<6g/L���t��(hu��)����SRT������ʳ���������,��ͬ�ӌ�(d��o)���^�ߵ�Ĥ��Ⱦ���ʡ�26����EPS��SMP��Ҫ�����������L(zh��ng)���x��˥���^(gu��)������ጷŵĵ����|(zh��),������,�����ᡢ֬����|(zh��)�Լ���ֳ����ЙC(j��)��M��,����Ҳ���C���cĤ��Ⱦ�������P(gu��n),�����о�����EPS�ж��Ǻ͵����|(zh��)�ĺ����cĤ��Ⱦ���ʳ������P(gu��n)�P(gu��n)ϵ��27��������,��SMP���H����������Ĥ����,�����ҿ��Զ���Ĥ�ף��Ķ�����Ĥ��e�����Ĥ��Ⱦ����,��
2Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ�͵����P(gu��n)�о�
2.1��(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ��
���^(gu��)ȥ��ʮ����,���о��ˆT���^��(g��u)���˱��_(d��)������Һ���Ժ��\(y��n)�Зl�����cĤ��Ⱦ�P(gu��n)ϵ�Ľ�(j��ng)�(y��n)��ʽ���������˽�(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ��,���䲿�ִ����Գɹ�Ҋ(ji��n)��1,��
��(j��ng)�䴮(li��n)����ģ����һ�Nʹ���_(d��)�����Ɂ�(l��i)������ͬĤ��Ⱦ�ӵ��^(gu��)�V�V��ģ�ͣ���(sh��)ʮ���(l��i)���V������Ĥͨ�����A(y��)�y(c��)��11��,�,�����ԓģ�ͣ�B.TANSEL�ȡ�12����(g��u)����ͨ��ģ��,���������^(gu��)�V�c�e(cu��)���^(gu��)�V���ڳɹ����A(y��)�y(c��)��ͨ���½���60%����ĕr(sh��)�g,��S.CHANG�ȡ�13���Y(ji��)���_(d��)�������cHagen-Poisenille��ʽ��14����(g��u)����Ĥ�w�S�돽�cĤͨ���P(gu��n)ϵ��ģ�ͣ��������п��w�SĤ�е�Ĥ��Ⱦ��r,��J.HERMIA�ȡ�15������Ĥͨ���½��Ŀ�϶�����C(j��)��,������(j��)Ĥ������r�xȡ��ͬnֵ��n=0��1,��1.5,��2����������ͨ���A(y��)�y(c��)ģ���Խ��Ĥͨ���cĤ��Ⱦ�g���P(gu��n)ϵ,��
�о��ˆT߀��(g��u)����������Һ�����cĤ��Ⱦ�g�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ��,������M.F.R.ZUTHI�ȡ�16���ԞV�ģ���c����ģ�͞���A(ch��)����(g��u)����SMP�cĤ��Ⱦ�g�İ뽛(j��ng)�(y��n)��(sh��)�W(xu��)ģ��,����(du��)TMP��׃���M(j��n)���˾���(zh��n)���A(y��)�y(c��)��T.SATO�ȡ�17��������MLSS��COD�c�^(gu��)�V�V��֮�g���P(gu��n)ϵ��ʽ,�����A(y��)�y(c��)�`���±24%,�����⣬F(xi��n)angangMENG�ȡ�18������MLSS,��PSD��EPS,����(g��u)����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ�ͣ������U��������Һ�����cĤ��Ⱦ���P(gu��n)ϵ,��
�M�ܽ�(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)����ȡ����һ���ijɹ�,������Ĥ��Ⱦ��һ��(g��)���M(j��n)ˮ���ԡ�������(d��ng),���^(gu��)�Vģʽ�ȶ�����Ӱ푵ď�(f��)�s��(d��ng)�B(t��i)�^(gu��)��,���@Щ��(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ���������˺�(ji��n)���H���]����Ӱ����ػ��ڽ���ģ���^(gu��)�����O(sh��)���T����O(sh��)������,�����ڴ�(li��n)�������ɵ��A(y��)�y(c��)ģ���mȻ�ЏV���đ�(y��ng)��,�������](m��i)�п��]����Ĥ�����L(zh��ng)�Ͳ�������Ⱦ����γɵ����Ì�(du��)Ĥ��Ⱦ��Ӱ푡�28��������ڌ�(sh��)�H��(y��ng)���в��ɱ����(hu��)����һ�����`��,��
2.2�C(j��)���W(xu��)��(x��)��Ҋ(ji��n)�㷨
�C(j��)���W(xu��)��(x��)�Ĵ����vʷ��(sh��)��(j��)���ھ����[�ص�Ҏ(gu��)��,�����������ؚw�A(y��)�y(c��)���C(j��)���W(xu��)��(x��)��Ҋ(ji��n)�㷨����(y��u)ȱ�c(di��n)Ҋ(ji��n)��2��29-33��,��
�ɱ�2��֪,���C(j��)���W(xu��)��(x��)�܉��a(b��)���y(t��ng)�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ���A(y��)�y(c��)���ȵ͡���(sh��)�H��(y��ng)��Ч�����ȱ�c(di��n)��29-33��,��Ŀǰ�C(j��)���W(xu��)��(x��)�ѱ��\(y��n)�õ�MBRĤ��Ⱦ���о���,�����ٌW(xu��)��ʹ���S�C(j��)ɭ�֡�SVM�Ͷ�Ԫ�ؚw�ȁ�(l��i)�����cĤ��Ⱦ���P(gu��n)���A(y��)�y(c��)ģ��,���S�C(j��)ɭ����һ�N�ԛQ�ߘ�(sh��)����W(xu��)��(x��)���ļ����㷨,���������ȡ�31�������S�C(j��)ɭ���㷨�A(y��)�y(c��)Ĥͨ����ͨ�^(gu��)ģ��Ӌ(j��)��õ����A(y��)�y(c��)ֵ�c�挍(sh��)ֵ��ƽ���`��H3.98%,��SVM���еĺ˺���(sh��)���Խ�Q�Ǿ��Ԇ�(w��n)�},��������32������SVM������Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ����Ч���A(y��)�y(c��)��Ĥͨ����ƽ���`��H��2.63%,����Ԫ�ؚw���xȡ��׃�����(y��u)�M�Ϲ�ͬ�A(y��)�y(c��)��׃��,��ZhanWANG�ȡ�33��ͨ�^(gu��)��Ԫ�ؚw�����˻��W(xu��)��ϴģ�ͣ�ͨ�^(gu��)ģ���A(y��)�y(c��)ͨ���֏�(f��)��,����(du��)�p��Ĥ��Ⱦ����ָ��(d��o)������,���M�����ϙC(j��)���W(xu��)��(x��)�㷨�܉���Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)����@���^�ߵ��A(y��)�y(c��)���ȣ�������Ȼ����һ���ľ�����,������,���mȻ�S�C(j��)ɭ��(du��)��(sh��)��(j��)�����m��(y��ng)������(qi��ng)�������^����\(y��n)���ٶȣ������������Ԕ�(sh��)��(j��)��֮�g�����P(gu��n)�ԣ���(d��o)���A(y��)�y(c��)�����½�,��
�b��Ĥ��Ⱦ�^(gu��)�̵ď�(f��)�s�ԺͷǾ���,����(ji��n)�εęC(j��)���W(xu��)��(x��)ֻ�ܴ��Ա�ʾ׃��֮�g���P(gu��n)ϵ���o(w��)��ȡ���^�ߵ��A(y��)�y(c��)����,�������(l��i),������ANN�܉�ͨ�^(gu��)�W(xu��)��(x��)�Ǿ��Եď�(f��)�s�P(gu��n)ϵ��(l��i)��(g��u)����(sh��)�W(xu��)ģ�ͣ����Ҿ����^��(qi��ng)�ķ�������,����(du��)δ֪��(sh��)��(j��)�����^�õ��A(y��)�y(c��)Ч��,����ˣ����W(xu��)����u���䑪(y��ng)����Ĥ��Ⱦ���A(y��)�y(c��),����(du��)WebofScience��2006����2020���\(y��n)��ANN�㷨�о�Ĥ��Ⱦ���īI(xi��n)��(sh��)���M(j��n)�нy(t��ng)Ӌ(j��),���Y(ji��)��Ҋ(ji��n)�D2��
�ɈD2��֪,����2016���_(k��i)ʼ,���P(gu��n)��ANN��Ĥ��Ⱦ�����о����īI(xi��n)��(sh��)��Ѹ�����ӣ���Ҋ(ji��n)ANN�ѽ�(j��ng)�ɞ��о�Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�����Ƶ���Ҫ����,��
2.3�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�㷨
ANN��һ�Nģ��(d��ng)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�О������M(j��n)�зֲ�ʽ������Ϣ̎�����㷨,���了(ji��n)����?f��)�DҊ(ji��n)�D3��
��D3��ʾ,��ANN��Ϣ̎�����ܵČ�(sh��)�F(xi��n)��Ҫ������(j��ng)��(ji��)�c(di��n)��ݔ��ݔ��,����(j��ng)Ԫ���ֵ���B�ә�(qu��n)ֵ��С���{(di��o)����ANN���A(y��)�y(c��)���ܿ���ͨ�^(gu��)�������`�Rootmeansquareerror,��RMSE��,���Q��ϵ��(sh��)R2������(du��)�`��Error�ȅ���(sh��)��(l��i)�u(p��ng)��,����Ӌ(j��)��քeҊ(ji��n)��ʽ��1��~��3��,��
��ʽ��1��~��3���У�yt(i),��y(i)yt(i),��y(i)�քe��ʾ��i��(g��)�A(y��)�y(c��)��ݔ��ֵ��yˆy?��ʾ����n��(g��)��(sh��)��(j��)���A(y��)�y(c��)��ƽ��ֵ,��RMSE���Á�(l��i)����ģ���A(y��)�y(c��)ֵ�c�挍(sh��)ֵ��ƫ�x�̶�,����ֵԽ�ӽ���0�t��ʾ�A(y��)�y(c��)ֵԽ�ӽ��挍(sh��)ֵ���Q��ϵ��(sh��)R2Խ�ӽ���1�t��ʾģ�͵ĔM��Ч��Խ��,��
�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��MBR�đ�(y��ng)���о����T���,������һ�N�����nj�(du��)MBR��ˮ�|(zh��)�M(j��n)���A(y��)�y(c��)������,��YuhangCAI�ȡ�34���\(y��n)��С����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Waveletneuralnetworks,��WNN����(du��)�����UˮCOD�c����ȥ�����M(j��n)��ģ�M,����R2�քe��0.999�c0.997���ɞ鷴��(y��ng)�����\(y��n)���c�{(di��o)���ṩ���õą���,������,��A.R.PENDASHTEH�ȡ�35���ɹ���(g��u)����һ�N̎�������}�Uˮ��ˮ�|(zh��)�A(y��)�y(c��)ģ�ͣ�����ԓģ�͌�(du��)ˮ�|(zh��)�M(j��n)���A(y��)�y(c��),���Y(ji��)���������Uˮ��COD,�����ЙC(j��)̼��Totalorganiccarbon,��TOC������֬���A(y��)�y(c��)ֵ�c�挍(sh��)ֵ�^��ӽ���R2�_(d��)��0.982,��
ANN�A(y��)�y(c��)ģ�͵���һ��(g��)�������A(y��)�y(c��)Ĥ��Ⱦ���\(y��n)�������Է�����(l��i)�R(sh��)�eӰ�Ĥ��Ⱦ���P(gu��n)�I����,������A.R.ALKMIM�ȡ�36���\(y��n)�ö��Ӹ�֪����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Mutilayerperceptionneuralnetworks��MLPNN����(du��)Ĥˮ���M(j��n)���A(y��)�y(c��),��R2�����_(d��)��0.964,����Ӌ(j��)��ó����Һ�]�l(f��)�ԑҸ����w��ȣ�Mixedliquidvolatilesuspendedsolids��MLVSS����(du��)Ĥˮ�ʵ�׃��ؕ�I(xi��n)���,��H.HAZRATI�ȡ�37�����÷��������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Backpropagationneuralnetworks,��BPNN��ģ�͌�(du��)TMP�M(j��n)���A(y��)�y(c��)����R2=0.999,���Ұl(f��)�F(xi��n)MLSS,��HRT���\(y��n)�Еr(sh��)�g3��(g��)׃������(du��)TMP�����^���Ӱ푡�
2.4�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�㷨�ķ����Ĥ��Ⱦ�еđ�(y��ng)��
��(du��)�D2���y(t��ng)Ӌ(j��)���\(y��n)��ANN�㷨�о�Ĥ��Ⱦ���īI(xi��n)�M(j��n)�з���y(t��ng)Ӌ(j��),���Y(ji��)��Ҋ(ji��n)�D4,��
�D4��a������(j��)��ͬ�÷���ANN�㷨���֞麆(ji��n)���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)����ȌW(xu��)��(x��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Deeplearningneuralnetworks,��DLNN��3�,���D4��b��չʾ�˲�ͬ��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�īI(xi��n)ռ�ȡ��ɈD4��b����֪,���ڽy(t��ng)Ӌ(j��)��82ƪ�īI(xi��n)��,��82.93%���о����ú�(ji��n)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��(g��u)��ݔ��׃���cĿ��(bi��o)����(sh��)��ģ�ͣ�����13.41%���о������˽Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��),����������ȌW(xu��)��(x��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���о���ռ�����^С,������5%��
�P�߅R����2016—2020����MBR���\(y��n)�ò�ͬ�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�㷨ģ�MĤ��Ⱦ�IJ����о���36-43��,���Y(ji��)��Ҋ(ji��n)��3,��
Ŀǰ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�г��õĺ�(ji��n)���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Ҫ��MLPNN��BPNN�͏��������(sh��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Radicalbasisfunctionneuralnetworks,��RBFNN����,���@Щ��(ji��n)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)������ݔ���,���[�،ӡ�ݔ����,�������ָ������c(di��n),��MLPNN�IJ�ͬ��֮�g����ȫ�B�ӵķ�ʽ���f�Y(ji��)����BPNN��ݔ���Y(ji��)��(g��u)����ǰ�������ʽ,���`����÷��������ʽ�M(j��n)��,��RBFNN�t���Ï��������(sh��)���鼤���(sh��)������ݔ����ݔ��ď��������(sh��)����(j��ng)Ԫ����(sh��)�ľ��ԽM��,�������о��C�����ں�(ji��n)��ANN���A(y��)�y(c��)ģ�;����^�ߵ��A(y��)�y(c��)����,������F.SCHMITT�ȡ�39����AO-MBR������MLPNN�A(y��)�y(c��)TMP������(g��u)���M(j��n)ˮˮ�|(zh��)������,������,�������}���cTMP��ģ���P(gu��n)ϵ����R2��0.850,���M�ܺ�(ji��n)���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)��������^�ߵľ���,�������Դ��ڔM�ϕr(sh��)�g�L(zh��ng)������(sh��)�����ҟo(w��)����QijЩ�(y��u)����(w��n)�}��ȱ�c(di��n),��
�ں�(ji��n)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���A(ch��)�ϽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨,���܉�ͨ�^(gu��)����Ӗ(x��n)����ʽ��(l��i)��С/��pʧ����(sh��)�����мӿ���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)Ӗ(x��n)���ٶ�,�����ٌ��҅���(sh��)�(y��u)ֵ�Լ����ģ���A(y��)�y(c��)���ȵȃ�(y��u)�c(di��n),����(y��ng)����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�ij�Ҋ(ji��n)��(y��u)���㷨�����z���㷨��Geneticalgorithm��GA��������Ⱥ�㷨��Particleswarmoptimization,��PSO����,�����У�GA�ǻ��������w�M(j��n)��Ҏ(gu��)��ģ�ͻ���(w��n)�}������^(gu��)��,�����Ѓ�(y��u)Խ�ă�(y��u)������,�����V���\(y��n)���ڙC(j��)���W(xu��)��(x��)����̖(h��o)̎�����I(l��ng)��44����S.A.MIRBAGHERI�ȡ�45������MLPNN�A(y��)�y(c��)TMP��Ĥˮ��,������GA�㷨��(du��)��(qu��n)ֵ�M(j��n)�Ѓ�(y��u)��,���Y(ji��)���C��(sh��)��(y��u)�����ģ�;��и��ߵ��A(y��)�y(c��)���ȡ�PSO�t��һ�N���������w�ķ�����(y��u)���㷨,�������ȫ���(y��u)�ⷽ������^��ă�(y��u)��(sh��),�����������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�B�ә�(qu��n)ֵ��Ӗ(x��n)�����Y(ji��)��(g��u)�O(sh��)Ӌ(j��)�������x���,����־��ȡ�46���о���һ�NPSO-BPNN,��������Ⱥ�㷨����?zh��n)��y(t��ng)���ݶ��½��㷨���Y(ji��)��������(y��u)�����ģ�;��и��ߵ��A(y��)�y(c��)��(zh��n)�_��,��ƽ���`���2.35%�½���0.83%,������,���Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨ģ�͵Ľ����c����(sh��)��(y��u)���^(gu��)����Ҫ���M(f��i)�����ĕr(sh��)�g����������ďV����(y��ng)��,��
����,����(ji��n)��ANN�ͽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨��ANN���A(y��)�y(c��)���ܸ߶���ه�ژӱ�����������Ӗ(x��n)���^(gu��)����������(hu��)����ֲ��(y��u)��B(t��i),���Ķ���(d��o)��ģ�͵��A(y��)�y(c��)��(w��n)�����^��,�������(l��i)��DLNN�����܉���Ч���a(b��)��(ji��n)��ANN�ͽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨ANN�IJ���,�����ھ�(sh��)��(j��)�������Ϣ�����V���о�,������Ҫ����������žW(w��ng)�j(lu��)��Deepbeliefnetwork,��DBN��,�����e��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Convolutionalneuralnetworks,��CNN��,���ѯBʽ�Ԅ�(d��ng)���a����Stackedauto-encoders,��SAE���W(w��ng)�j(lu��)�ȡ�ͨ��,��DLNN��һ�N������Ч���`��ر��_(d��)�߶�׃���ķǾ��Ե��㷨,�����Џ�(qi��ng)��ČW(xu��)��(x��)�����ͷǾ���ӳ��������47����HongguiHAN�ȡ�43���_(k��i)�l(f��)��һ�N�����ԽM��������žW(w��ng)�j(lu��)��Self-organizingdeepbeliefnetwork,��SDBN����Ĥˮ�ʵ��A(y��)�y(c��)����,���@�N��������ͨ�^(gu��)�{(di��o)��ģ�ͽY(ji��)��(g��u)������(sh��)���ģ���A(y��)�y(c��)���ȣ��c��(ji��n)��ANN���,��ԓģ�;��и��ߵľ��ȣ�RMSE��0.872��,����һЩ��r�£������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���A(y��)�y(c��)Ч�����ܱȽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨��ANN����,��ShuaiSHI�ȡ�48�����ڶѯB�����Ԅ�(d��ng)���a����Stackeddenoisingauto-encoders,��SDAE����ȌW(xu��)��(x��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)������MBR�������A(y��)�y(c��)ģ�ͣ��Y(ji��)���l(f��)�F(xi��n)�cGA-BPNNģ�����,������и��ߵ�R2�����͵ľ����`�Meansquareerror,��MSE�����M����ȌW(xu��)��(x��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���и��ߵ��A(y��)�y(c��)����,������Ŀǰʹ�������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��MBR���M(j��n)�н�ģ���о�����(du��)�^��,����ԭ�������һ������ȌW(xu��)��(x��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�ď�(f��)�s���^�ߣ�ģ�͘�(g��u)���ĕr(sh��)�g�h(yu��n)����(ji��n)��ANN,����һ����ʹ�ú�(ji��n)��ANN�ѽ�(j��ng)���ԝM������(sh��)���о��΄�(w��),��
�C��������Ŀǰ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ����,����(ji��n)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)����A(y��)�y(c��)�����c��Ч��,���ڶ̕r(sh��)�g��(n��i)��Ȼ���о��ˆT�\(y��n)�õ���������,�����ǣ��S����(y��u)���㷨���\(y��n)���Լ������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���_(k��i)�l(f��),���Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨��ANN�c��ȌW(xu��)��(x��)ANN���挦(du��)����(f��)�s�h(hu��n)���¸��߃�(y��u)��(sh��),�����������(ji��n)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�ɞ�δ��(l��i)�о�Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ�͵���Ҫ���ߡ�
2.5ANN����ԇMBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�еđ�(y��ng)��
�mȻ�о��ѽ�(j��ng)�C��(sh��)ANN��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�Ͼ����^�ߵ�����,���������ڼ��g(sh��)�O(sh��)��Ҏ(gu��)ģ�c�Uˮ���ԵIJ,����(sh��)�(y��n)��СԇҎ(gu��)ģ����(y��ng)���IJ�������(sh��)�����c��(sh��)�H�Ĵ�Ҏ(gu��)ģ����(y��ng)�������@�ą^(q��)�e�����,���Ƅ�(d��ng)ANN����ԇҎ(gu��)ģMBRĤ��Ⱦ�е��A(y��)�y(c��)�о����x�ش�,��Y.J.CHOI�ȡ�49���ռ�����ԇҎ(gu��)ģ�Ľ��](m��i)ʽMBR���L(zh��ng)���\(y��n)�Д�(sh��)��(j��)������(g��u)����Ĥ���W(xu��)��ϴ���ͨ��,��Ĥ�^(gu��)�V�r(sh��)�g���M(j��n)ˮˮ�|(zh��)�cĤˮ���g��ANNģ��,��ԓģ��R2���_(d��)0.950����(sh��)�F(xi��n)������ԇҎ(gu��)ģ��(du��)MBRĤ��Ⱦ�ľ���(zh��n)�A(y��)�y(c��),���M�����,��Ŀǰ���P(gu��n)�о��Դ��ͣ����Сԇ�A�Σ���ᘌ�(du��)��(sh��)�H�Uˮ����ԇMBR�Լ���ˮ̎��S�Б�(y��ng)����Ȼ�^��,�����ؽ�����(j��)��ԇ����(sh��)�H��ˮ̎��S�L(zh��ng)���\(y��n)�еĔ�(sh��)��(j��)����ANNĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ��,���Ķ����Ӿ���(zh��n)���A(y��)�y(c��)��(sh��)�H��ˮ̎����MBR��Ĥ��Ⱦ��r��
3�Y(ji��)Փ�cչ��
Ŀǰ,��Ĥ��Ⱦ��Ȼ����KMBR�V����(y��ng)�õ�ƿ�i�Ԇ�(w��n)�},�������(l��i)��ANNģ����׃����(ji��n)��,���A(y��)�y(c��)���ȸߵȃ�(y��u)�c(di��n)������MBRĤ��Ⱦ���A(y��)�y(c��),�������о�������ANNģ������MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�о��Դ�������ȱ��,����δ��(l��i)�о�����Ҫ����
��1��ANN���|(zh��)�ό���“����”ģ��,��Ŀǰ������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�Y(ji��)��(g��u)���������y�Ԍ�(du��)���g�^(gu��)���M(j��n)�н�ጡ����,��δ��(l��i)���о����Ԃ�(c��)����ͨ�^(gu��)������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�ď�(f��)�s�Y(ji��)��(g��u)��(l��i)����Ӱ����ӌ�(du��)Ĥ��Ⱦ�ľ��w����,��
��2��ANNģ�ʹ��ڙ�(qu��n)ֵ�ࡢ��ģ�^(gu��)���L(zh��ng)��ȱ��,�����δ��(l��i)Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ�͵İl(f��)չڅ��(sh��)�ǃ�(y��u)��ʹ�ø�����(y��u)���ľ��ԺͷǾ��Ԕ�(sh��)��(j��)����������(du��)��(sh��)��(j��)�M(j��n)�н��S��������ȡ,���Ķ��p�ٔ�(sh��)��(j��)�ď�(f��)�s�̶ȣ��M(j��n)�����ģ���A(y��)�y(c��)�ľ��Ȳ��p�ٽ�ģ�r(sh��)�g,��
��3��ĿǰANNģ�͑�(y��ng)������ԇ���I(y��)��Ҏ(gu��)ģ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)�^��,��ؽ������L(zh��ng)�ڌ�(sh��)�H�\(y��n)�еĔ�(sh��)��(j��)����ANNĤ��Ⱦ�A(y��)�y(c��)ģ�ͣ���(g��u)�������A(y��)�y(c��)�wϵ,�����{(di��o)����ˮ̎��S�\(y��n)�в����l���ṩ���g(sh��)֧��,���M(j��n)��������\(y��n)��Ч��,���p��Ĥ��Ⱦ��������ˮ̎���ɱ���

ʹ����“��һ��”��������“���v�h(hu��n)���W(w��ng)”