MBR��Ĥ��Ⱦ���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�A(y��)�y�о��Mչ
�����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��������,��Ĥ��Ⱦ���ƼsMBR�Mһ���l(f��)չ��ƿ�i�Ԇ��},����������S����(sh��)�W(xu��)�㷨��Ӌ��C���g(sh��)�İl(f��)չ,�����˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��ANN���șC���W(xu��)���㷨��(y��ng)����MBR��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y�ɞ��о��ğ��c,�����Y(ji��)��Ĥ��Ⱦ��Ӱ�����,��̽ӑ�˻��ڽ�(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y�ă�(y��u)ȱ�c,���C���˽�������(n��i)��W(xu��)���\�ú���ANN����(y��u)���㷨ANN����ȌW(xu��)��ANN��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y���о�,�������(y��u)���㷨ANN�c��ȌW(xu��)��ANN���挦��(f��)�s�h(hu��n)���¸��߃�(y��u)��,�����⣬߀̽ӑ�ˮ�ǰ�\��ANN�C���W(xu��)���㷨�M��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y���ڵ�ȱ��,��ָ��ANNģ������ԇ���I(y��)��Ҏ(gu��)ģ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�Б�(y��ng)���^��,��������δ���İl(f��)չ�M����չ��,��
Ĥ���ﷴ��(y��ng)����Membranebioreactor��MBR����һ�N���������෨�cĤ���x���g(sh��)��Y(ji��)�ϵďUˮ̎�����g(sh��),�����г�ˮˮ�|(zh��)��,��ؓ�ɸߺ�ռ����eС�ȃ�(y��u)�c��1-2����Ŀǰ,�����ͣ�10000m3/d���ͳ����ͣ�100000m3/d��MBR��ˮ̎��S�ڰ����Ї�,�������͚W������������^���ɲ�Ͷ��ʹ�á���(j��)�A(y��)�y,���Ї��Ĵ���MBR��ˮ̎��S�����^300��,������ˮ̎��Ҏ(gu��)ģ���_1500�ft/d��2��,������,��Ĥ��Ⱦ����(d��o)�¿�Ĥ���Transmembranepressure��TMP����������Ĥͨ�����½�,������MBR���\�гɱ�,���ɞ�����MBR�V����(y��ng)�õ�ƿ�i�Ԇ��}��3����
�C���W(xu��)����Machinelearning,��ML����һ�N����������(j��ng)��(sh��)��(j��)�M�з���c�ؚw�ļ��g(sh��),�����H���\�����r(n��ng)�I(y��)�����,����ȫ,���������t(y��)�W(xu��)���ИI(y��)��4��,��Ҳ���V���\������ˮ̎���I(l��ng)��,���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Artificialneuralnetwork��ANN������һ�N�C���W(xu��)��ģ��,�����H���Ѕ���(sh��)��,���A(y��)�y���ܺá������������ȃ�(y��u)�c��5��,�����Ҿ��ИO���ķǾ���ӳ������,���W(xu��)�������ͺ��佨ģ���������,����(y��ng)��ANNģ���M��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y�o�迼�]��(f��)�s��Ĥ��Ⱦ���g�^��,��ֻ�迼�]�cĤ��Ⱦ���P(gu��n)��ָ�˼��ɡ�ʯ�����ȡ�6������2006��;C����ANN��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�еđ�(y��ng)���о�,�������S����MBRĤ��Ⱦ�C���������о���ANNģ����Փ�c���g(sh��)�İl(f��)չ,��ؽ���µľC������������о��M�п��Y(ji��)����F.SCHMITT�ȡ�7-8���mȻ�C�����˹����������A(y��)�yĤ��Ⱦ���о�������Ƿȱ�����y(t��ng)��(sh��)�W(xu��)ģ���c��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)ģ�Ͳ���������,�,����ڴˣ��P�ߺ�����Ӱ�Ĥ��Ⱦ������,�������˂��y(t��ng)��(sh��)�W(xu��)ģ���c�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)ģ�͵IJ�c��(y��u)��,�����Y(ji��)�˽����ANNģ����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y�еđ�(y��ng)�ü���(y��u)ȱ�c��������δ���İl(f��)չ�M����չ��,��
1Ĥ��Ⱦ��Ӱ�����
Ĥ����,������(y��ng)�������l����������Һ�������cĤ��Ⱦ�������P(gu��n)����Ҫ���ء�9�������漰���ľ��w����(sh��)Ҋ�D1,��
�ɈD1��֪,��Ĥ��Ⱦ��Ӱ����ر������Ӱ�,����˺��y������Եľ��w����,�����磬�Mˮˮ�|(zh��),������ͣ���r�g��Sludgeretentiontime,��SRT����ˮ��ͣ���r�g��Hydraulicretentiontime��HRT���Ȳ����l���ĸ�׃���H��ֱ��Ӱ�Ĥ��Ⱦ,�����ҕ���(d��o)��������Һ���l(f��)��׃��,���M����׃Ĥ��Ⱦ���ʡ�10����
�����о��ˆT�������P(gu��n)�ڲ����l��,��Ĥͨ��,���^�V�V��ȅ���(sh��)�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ�͡�11-15�����˺�,�����о������˱��_������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)�?z��i)��ͣ�������Ҫͨ�^�T����O(sh��)������Ӌ��,���Ҹ�����(sh��)�������x�����_,�������A(y��)�y���ȵͺ�ͨ���Բ�Ȇ��}��6-7�������,���_�l(f��)�܉���Ӿ����A(y��)�yĤ��Ⱦ��ģ�͌�Ĥ��Ⱦ���Ƽ���C���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Ĥ��Ⱦ��Ӱ��ǘ�(g��u)��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�yģ�͵�ǰ��l��,��
1.1Ĥ�������|(zh��)
Ĥ���ϵ����|(zh��)����Ĥ�IJ��|(zh��)���H��ˮ�Ժʹֲڳ̶ȵȡ�19��,���@Щ���|(zh��)��������Ⱦ����Ĥ������w���D(zhu��n)���a(ch��n)���@��Ӱ�,���M��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�ͨ�^������Ժ�����Է������Ĥ������Hˮ���ܣ��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)���ص�Ĥ��Ⱦ��19����
1.2��������(sh��)
��ͬ��MBRϵ�y(t��ng)�����l��Ҳ��Ӱ�Ĥ��Ⱦ,����Ҫ�����Mˮˮ�|(zh��),���\�Мضȡ�SRT,��HRT,���e�����ٺ��ؚ⏊�ȵȡ�SRT�cHRT��Ӱ�MBR̎��Ч��,��������Һ���Ժ�Ĥ��Ⱦ����Ҫ����,��һ���J��SRT�����ӕ�����������Ժ����w��С�������^�L��SRT���M�˃�(n��i)Դ��˥׃�ͼ����ѽ�,����(d��o)��SMP�����ӡ�22��,�����磬�څ���MBR���о���,��ZhiHUANG�ȡ�23�����^�˲�ͬSRT��30d,��60d��∞����Ĥ��Ⱦ��Ӱ�,���Y(ji��)���������^�L��SRT� ���MBR�Е��e���^��ĵ����|(zh��)�c����,��MLSS���ӣ��Ķ�������Ĥ��Ⱦ����,������HRT����,���^�̵�HRT����(d��o)���ЙCؓ�ɵ�����,���Ķ���(d��o)��������ڸ���İ���ۺ��Extracellularpolymericsubstances��EPS����SMP,���Ķ�����Ĥ��Ⱦ����,�����磬N.FALLAH�ȡ�24�����^�˲�ͬHRT��Ĥ��Ⱦ��Ӱ�,���Y(ji��)�������S��HRT�Ľ���,��EPS��SMP�@�����ӣ�������Һ����Ҳ�@������,����(d��o)�����^�ߵ�Ĥ��Ⱦ����,�����⣬ͨ�^��Ĥ���������e�����ٺ��ؚ⏊�ȵ��������з�ʽ,���p���w������Ĥ����ij��eҲ�ǜp��Ĥ��Ⱦ�ij�Ҋ����,��YingyuAN�ȡ�25���څ���MBR�аl(f��)�F(xi��n)��һ��������(n��i)���Ӻ�����������ؚ⏊���܉�p��Ĥ��Ⱦ,�������^�ߵ��ؚ⏊�ȕ��Ɖ��������w,����(d��o)�������w��ƽ���������ͣ��Ķ������γ����ܵ�Ĥ��Ⱦ��,��ͬ�rĤ��Ⱦ����Ҳ�����,��
1.3������Һ����
��Ĥ��Ⱦ����Ӱ푵�������Һ������Ҫ����MLSS,��EPS��SMP��,���M��MLSS������Ӱ�Ĥ��Ⱦ����Ҫ���أ������^�ߵ�MLSS��>15g/L�������ӻ��Һ����,����(d��o)��Ĥ��Ⱦ���ʵ����,���^�͵�MLSS��<6g/L���t������SRT������ʳ��������ʣ�ͬ�ӌ�(d��o)���^�ߵ�Ĥ��Ⱦ���ʡ�26��,��EPS��SMP��Ҫ�����������L���x��˥���^������ጷŵĵ����|(zh��),�����ǡ�����,��֬����|(zh��)�Լ���ֳ����ЙC��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���棬���ҿ��Զ���Ĥ��,���Ķ�����Ĥ��e�����Ĥ��Ⱦ����,��
2Ĥ��Ⱦ�A(y��)�yģ�͵����P(gu��n)�о�
2.1��(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ��
���^ȥ��ʮ����о��ˆT���^��(g��u)���˱��_������Һ���Ժ��\�Зl�����cĤ��Ⱦ�P(gu��n)ϵ�Ľ�(j��ng)ʽ,���������˽�(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ��,���䲿�ִ����Գɹ�Ҋ��1��
��(j��ng)�䴮(li��n)����ģ����һ�Nʹ���_�����Ɂ�������ͬĤ��Ⱦ�ӵ��^�V�V��ģ�ͣ���(sh��)ʮ������V������Ĥͨ�����A(y��)�y��11��,�,�����ԓģ�ͣ�B.TANSEL�ȡ�12����(g��u)����ͨ��ģ��,���������^�V�c�e���^�V���ڳɹ����A(y��)�y��ͨ���½���60%����ĕr�g,��S.CHANG�ȡ�13���Y(ji��)���_�������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��)Ĥ������r�xȡ��ͬnֵ��n=0��1,��1.5,��2����������ͨ���A(y��)�yģ���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)(sh��)�W(xu��)ģ��,����TMP��׃���M���˾��ʵ��A(y��)�y,��T.SATO�ȡ�17��������MLSS��COD�c�^�V�V��֮�g���P(gu��n)ϵ��ʽ,�����A(y��)�y�`���±24%,�����⣬F(xi��n)angangMENG�ȡ�18������MLSS,��PSD��EPS,����(g��u)����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�yģ�ͣ������U��������Һ�����cĤ��Ⱦ���P(gu��n)ϵ,��
�M�ܽ�(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y����ȡ����һ���ijɹ�,������Ĥ��Ⱦ��һ�����Mˮ���ԡ�������,���^�Vģʽ�ȶ�����Ӱ푵ď�(f��)�s�ӑB(t��i)�^��,���@Щ��(j��ng)�䔵(sh��)�W(xu��)ģ���������˺����H���]����Ӱ����ػ��ڽ���ģ���^�����O(sh��)���T����O(sh��)������,�����ڴ�(li��n)�������ɵ��A(y��)�yģ���mȻ�ЏV���đ�(y��ng)��,�������]�п��]����Ĥ�����L�Ͳ�������Ⱦ����γɵ����Ì�Ĥ��Ⱦ��Ӱ푡�28��������ڌ��H��(y��ng)���в��ɱ��������һ�����`��,��
2.2�C���W(xu��)����Ҋ�㷨
�C���W(xu��)���Ĵ����vʷ��(sh��)��(j��)���ھ����[�ص�Ҏ(gu��)��,�����������ؚw�A(y��)�y���C���W(xu��)����Ҋ�㷨����(y��u)ȱ�cҊ��2��29-33��,��
�ɱ�2��֪,���C���W(xu��)���܉��a���y(t��ng)�Ĕ�(sh��)�W(xu��)ģ���A(y��)�y���ȵ�,�����H��(y��ng)��Ч�����ȱ�c��29-33����Ŀǰ�C���W(xu��)���ѱ��\�õ�MBRĤ��Ⱦ���о���,�����ٌW(xu��)��ʹ���S�Cɭ��,��SVM�Ͷ�Ԫ�ؚw�ȁ������cĤ��Ⱦ���P(gu��n)���A(y��)�yģ�͡��S�Cɭ����һ�N�ԛQ�ߘ����W(xu��)�����ļ����㷨,���������ȡ�31�������S�Cɭ���㷨�A(y��)�yĤͨ��,��ͨ�^ģ��Ӌ��õ����A(y��)�yֵ�c�挍ֵ��ƽ���`��H3.98%��SVM���еĺ˺���(sh��)���Խ�Q�Ǿ��Ԇ��},��������32������SVM������Ĥ��Ⱦ�A(y��)�yģ����Ч���A(y��)�y��Ĥͨ��,��ƽ���`��H��2.63%����Ԫ�ؚw���xȡ��׃�����(y��u)�M�Ϲ�ͬ�A(y��)�y��׃��,��ZhanWANG�ȡ�33��ͨ�^��Ԫ�ؚw�����˻��W(xu��)��ϴģ��,��ͨ�^ģ���A(y��)�yͨ���֏�(f��)�ʣ����p��Ĥ��Ⱦ����ָ��(d��o)������,���M�����ϙC���W(xu��)���㷨�܉���Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y����@���^�ߵ��A(y��)�y����,��������Ȼ����һ���ľ����ԣ�����,���mȻ�S�Cɭ����(sh��)��(j��)�����m��(y��ng)�������������^����\���ٶ�,�������������Ԕ�(sh��)��(j��)��֮�g�����P(gu��n)�ԣ���(d��o)���A(y��)�y�����½�,��
�b��Ĥ��Ⱦ�^�̵ď�(f��)�s�ԺͷǾ���,�����εęC���W(xu��)��ֻ�ܴ��Ա�ʾ׃��֮�g���P(gu��n)ϵ���o��ȡ���^�ߵ��A(y��)�y����,�������,������ANN�܉�ͨ�^�W(xu��)���Ǿ��Եď�(f��)�s�P(gu��n)ϵ�혋(g��u)����(sh��)�W(xu��)ģ�ͣ����Ҿ����^���ķ�������,����δ֪��(sh��)��(j��)�����^�õ��A(y��)�yЧ�������,�����W(xu��)����u���䑪(y��ng)����Ĥ��Ⱦ���A(y��)�y,����WebofScience��2006����2020���\��ANN�㷨�о�Ĥ��Ⱦ���īI��(sh��)���M�нy(t��ng)Ӌ���Y(ji��)��Ҋ�D2,��
�ɈD2��֪,����2016���_ʼ���P(gu��n)��ANN��Ĥ��Ⱦ�����о����īI��(sh��)��Ѹ������,����ҊANN�ѽ�(j��ng)�ɞ��о�Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y�����Ƶ���Ҫ����,��
2.3�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�㷨
ANN��һ�Nģ������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�О������M�зֲ�ʽ������Ϣ̎�����㷨���了���ؓ�DҊ�D3,��
��D3��ʾ,��ANN��Ϣ̎�����ܵČ��F(xi��n)��Ҫ������(j��ng)��(ji��)�c��ݔ��ݔ��,����(j��ng)Ԫ���ֵ���B�ә�(qu��n)ֵ��С���{(di��o)����ANN���A(y��)�y���ܿ���ͨ�^�������`�Rootmeansquareerror,��RMSE��,���Q��ϵ��(sh��)R2�������`��Error�ȅ���(sh��)���u��,����Ӌ��քeҊ��ʽ��1��~��3��,��
��ʽ��1��~��3���У�yt(i),��y(i)yt(i),��y(i)�քe��ʾ��i���A(y��)�y��ݔ��ֵ��yˆy?��ʾ����n����(sh��)��(j��)���A(y��)�y��ƽ��ֵ,��RMSE���Á�����ģ���A(y��)�yֵ�c�挍ֵ��ƫ�x�̶�,����ֵԽ�ӽ���0�t��ʾ�A(y��)�yֵԽ�ӽ��挍ֵ���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�MBR��ˮ�|(zh��)�M���A(y��)�y������,��YuhangCAI�ȡ�34���\��С����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Waveletneuralnetworks,��WNN���������UˮCOD�c����ȥ�����M��ģ�M����R2�քe��0.999�c0.997,���ɞ鷴��(y��ng)�����\���c�{(di��o)���ṩ���õą���,�����⣬A.R.PENDASHTEH�ȡ�35���ɹ���(g��u)����һ�N̎�������}�Uˮ��ˮ�|(zh��)�A(y��)�yģ��,������ԓģ�͌�ˮ�|(zh��)�M���A(y��)�y,���Y(ji��)���������Uˮ��COD,�����ЙC̼��Totalorganiccarbon,��TOC������֬���A(y��)�yֵ�c�挍ֵ�^��ӽ���R2�_��0.982,��
ANN�A(y��)�yģ�͵���һ���������A(y��)�yĤ��Ⱦ���\�������Է������R�eӰ�Ĥ��Ⱦ���P(gu��n)�I����,������A.R.ALKMIM�ȡ�36���\�ö��Ӹ�֪����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Mutilayerperceptionneuralnetworks��MLPNN����Ĥˮ���M���A(y��)�y,��R2�����_��0.964,����Ӌ��ó����Һ�]�l(f��)�ԑҸ����w��ȣ�Mixedliquidvolatilesuspendedsolids��MLVSS����Ĥˮ�ʵ�׃��ؕ�I���,��H.HAZRATI�ȡ�37�����÷��������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Backpropagationneuralnetworks,��BPNN��ģ�͌�TMP�M���A(y��)�y����R2=0.999,���Ұl(f��)�F(xi��n)MLSS,��HRT���\�Еr�g3��׃������TMP�����^���Ӱ�,��
2.4�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�㷨�ķ����Ĥ��Ⱦ�еđ�(y��ng)��
���D2���y(t��ng)Ӌ���\��ANN�㷨�о�Ĥ��Ⱦ���īI�M�з���y(t��ng)Ӌ���Y(ji��)��Ҋ�D4,��
�D4��a������(j��)��ͬ�÷���ANN�㷨���֞麆���˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��),���Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)����ȌW(xu��)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Deeplearningneuralnetworks��DLNN��3�,���D4��b��չʾ�˲�ͬ��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�īIռ��,���ɈD4��b����֪���ڽy(t��ng)Ӌ��82ƪ�īI��,��82.93%���о����ú�����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��(g��u)��ݔ��׃���cĿ�˅���(sh��)��ģ��,������13.41%���о������˽Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)����������ȌW(xu��)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���о���ռ�����^С,������5%,��
�P�߅R����2016—2020����MBR���\�ò�ͬ�˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�㷨ģ�MĤ��Ⱦ�IJ����о���36-43�����Y(ji��)��Ҋ��3,��
Ŀǰ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�г��õĺ����˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Ҫ��MLPNN,��BPNN�͏��������(sh��)��(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Radicalbasisfunctionneuralnetworks��RBFNN����,���@Щ������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)������ݔ���,���[�،ӡ�ݔ����,�������ָ������c,��MLPNN�IJ�ͬ��֮�g����ȫ�B�ӵķ�ʽ���f�Y(ji��)����BPNN��ݔ���Y(ji��)��(g��u)����ǰ�������ʽ,���`����÷��������ʽ�M��,��RBFNN�t���Ï��������(sh��)���鼤���(sh��)������ݔ����ݔ��ď��������(sh��)����(j��ng)Ԫ����(sh��)�ľ��ԽM��,�������о��C�����ں���ANN���A(y��)�yģ�;����^�ߵ��A(y��)�y����,������F.SCHMITT�ȡ�39����AO-MBR������MLPNN�A(y��)�yTMP������(g��u)���Mˮˮ�|(zh��)������,������,�������}���cTMP��ģ���P(gu��n)ϵ����R2��0.850,���M�ܺ����˹���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y��������^�ߵľ��ȣ������Դ��ڔM�ϕr�g�L,������(sh��)�����ҟo����QijЩ�(y��u)�����}��ȱ�c,��
�ں�����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���A(ch��)�ϽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨���܉�ͨ�^����Ӗ(x��n)����ʽ����С/��pʧ����(sh��),�����мӿ���(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)Ӗ(x��n)���ٶ�,�����ٌ��҅���(sh��)�(y��u)ֵ�Լ����ģ���A(y��)�y���ȵȃ�(y��u)�c,����(y��ng)����Ĥ��Ⱦ�A(y��)�y�ij�Ҋ��(y��u)���㷨�����z���㷨��Geneticalgorithm��GA��������Ⱥ�㷨��Particleswarmoptimization,��PSO����,�����У�GA�ǻ��������w�M��Ҏ(gu��)��ģ�ͻ����}������^��,�����Ѓ�(y��u)Խ�ă�(y��u)������,�����V���\���ڙC���W(xu��)������̖̎�����I(l��ng)��44����S.A.MIRBAGHERI�ȡ�45������MLPNN�A(y��)�yTMP��Ĥˮ��,������GA�㷨����(qu��n)ֵ�M�Ѓ�(y��u)��,���Y(ji��)���C����(y��u)�����ģ�;��и��ߵ��A(y��)�y���ȡ�PSO�t��һ�N���������w�ķ�����(y��u)���㷨,�������ȫ���(y��u)�ⷽ������^��ă�(y��u)��,�����������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�B�ә�(qu��n)ֵ��Ӗ(x��n)�����Y(ji��)��(g��u)�O(sh��)Ӌ�������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�ʴ_��,��ƽ���`���2.35%�½���0.83%,�����ǣ��Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨ģ�͵Ľ����c����(sh��)��(y��u)���^����Ҫ���M�����ĕr�g,����������ďV����(y��ng)��,��
���⣬����ANN�ͽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨��ANN���A(y��)�y���ܸ߶���ه�ژӱ���,��������Ӗ(x��n)���^��������������ֲ��(y��u)��B(t��i),���Ķ���(d��o)��ģ�͵��A(y��)�y��(w��n)�����^������,��DLNN�����܉���Ч���a����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�ԄӾ��a����Stackedauto-encoders,��SAE���W(w��ng)�j(lu��)�ȡ�ͨ��,��DLNN��һ�N������Ч���`��ر��_�߶�׃���ķǾ��Ե��㷨,�����Џ���ČW(xu��)�������ͷǾ���ӳ��������47����HongguiHAN�ȡ�43���_�l(f��)��һ�N�����ԽM��������žW(w��ng)�j(lu��)��Self-organizingdeepbeliefnetwork,��SDBN����Ĥˮ�ʵ��A(y��)�y����,���@�N��������ͨ�^�{(di��o)��ģ�ͽY(ji��)��(g��u)������(sh��)���ģ���A(y��)�y����,���c����ANN��ȣ�ԓģ�;��и��ߵľ��ȣ�RMSE��0.872��,����һЩ��r��,�������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���A(y��)�yЧ�����ܱȽY(ji��)�σ�(y��u)���㷨��ANN���ѡ�ShuaiSHI�ȡ�48�����ڶѯB�����ԄӾ��a����Stackeddenoisingauto-encoders,��SDAE����ȌW(xu��)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)������MBR�������A(y��)�yģ��,���Y(ji��)���l(f��)�F(xi��n)�cGA-BPNNģ����ȣ�����и��ߵ�R2�����͵ľ����`�Meansquareerror,��MSE��,���M����ȌW(xu��)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���и��ߵ��A(y��)�y���ȣ�����Ŀǰʹ�������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)��MBR���M�н�ģ���о������^��,����ԭ�������һ������ȌW(xu��)����(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�ď�(f��)�s���^��,��ģ�͘�(g��u)���ĕr�g�h������ANN����һ����ʹ�ú���ANN�ѽ�(j��ng)���ԝM������(sh��)���о��΄�(w��),��
�C������,��Ŀǰ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�yģ���У�������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)����A(y��)�y�����c��Ч��,���ڶ̕r�g��(n��i)��Ȼ���о��ˆT�\�õ���������,�����ǣ��S����(y��u)���㷨���\���Լ������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)���_�l(f��),���Y(ji��)�σ�(y��u)���㷨��ANN�c��ȌW(xu��)��ANN���挦����(f��)�s�h(hu��n)���¸��߃�(y��u)��,���������������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�ɞ�δ���о�Ĥ��Ⱦ�A(y��)�yģ�͵���Ҫ���ߡ�
2.5ANN����ԇMBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�еđ�(y��ng)��
�mȻ�о��ѽ�(j��ng)�C��ANN��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�Ͼ����^�ߵ�����,���������ڼ��g(sh��)�O(sh��)��Ҏ(gu��)ģ�c�Uˮ���ԵIJ,�������СԇҎ(gu��)ģ����(y��ng)���IJ�������(sh��)�����c���H�Ĵ�Ҏ(gu��)ģ����(y��ng)�������@�ą^(q��)�e�����,���Ƅ�ANN����ԇҎ(gu��)ģMBRĤ��Ⱦ�е��A(y��)�y�о����x�ش�,��Y.J.CHOI�ȡ�49���ռ�����ԇҎ(gu��)ģ�Ľ��]ʽMBR���L���\�Д�(sh��)��(j��)������(g��u)����Ĥ���W(xu��)��ϴ���ͨ��,��Ĥ�^�V�r�g���Mˮˮ�|(zh��)�cĤˮ���g��ANNģ��,��ԓģ��R2���_0.950�����F(xi��n)������ԇҎ(gu��)ģ��MBRĤ��Ⱦ�ľ����A(y��)�y,���M�����,��Ŀǰ���P(gu��n)�о��Դ��ͣ����Сԇ�A�Σ���ᘌ����H�Uˮ����ԇMBR�Լ���ˮ̎��S�Б�(y��ng)����Ȼ�^��,�����ؽ�����(j��)��ԇ�����H��ˮ̎��S�L���\�еĔ�(sh��)��(j��)����ANNĤ��Ⱦ�A(y��)�yģ��,���Ķ����Ӿ��ʵ��A(y��)�y���H��ˮ̎����MBR��Ĥ��Ⱦ��r��
3�Y(ji��)Փ�cչ��
Ŀǰ,��Ĥ��Ⱦ��Ȼ����KMBR�V����(y��ng)�õ�ƿ�i�Ԇ��},���������ANNģ����׃������,���A(y��)�y���ȸߵȃ�(y��u)�c������MBRĤ��Ⱦ���A(y��)�y,�������о�������ANNģ������MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�о��Դ�������ȱ��,����δ���о�����Ҫ����
��1��ANN���|(zh��)�ό���“����”ģ��,��Ŀǰ������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�Y(ji��)��(g��u)���������y�Ԍ����g�^���M�н�ጡ����,��δ�����о����Ԃ�(c��)����ͨ�^������(j��ng)�W(w��ng)�j(lu��)�ď�(f��)�s�Y(ji��)��(g��u)������Ӱ����ӌ�Ĥ��Ⱦ�ľ��w����,��
��2��ANNģ�ʹ��ڙ�(qu��n)ֵ�ࡢ��ģ�^���L��ȱ��,�����δ��Ĥ��Ⱦ�A(y��)�yģ�͵İl(f��)չڅ���ǃ�(y��u)��ʹ�ø�����(y��u)���ľ��ԺͷǾ��Ԕ�(sh��)��(j��)������������(sh��)��(j��)�M�н��S��������ȡ,���Ķ��p�ٔ�(sh��)��(j��)�ď�(f��)�s�̶ȣ��M�����ģ���A(y��)�y�ľ��Ȳ��p�ٽ�ģ�r�g,��
��3��ĿǰANNģ�͑�(y��ng)������ԇ���I(y��)��Ҏ(gu��)ģ��MBRĤ��Ⱦ�A(y��)�y�^��,��ؽ������L�ڌ��H�\�еĔ�(sh��)��(j��)����ANNĤ��Ⱦ�A(y��)�yģ�ͣ���(g��u)�������A(y��)�y�wϵ,�����{(di��o)����ˮ̎��S�\�в����l���ṩ���g(sh��)֧��,���M��������\��Ч�ʡ��p��Ĥ��Ⱦ��������ˮ̎���ɱ�,��

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