神经网络对微砂加重絮凝处理矿井水效果预测 上传者：atilander49322 2020-08-14 03:34:13上传 PDF文件 873.68KB 热度 10次 通过混凝沉淀单因素试验确定最佳反应条件根据试验结果,使用交叉验证法训练广义回归神经网络(GRNN)来预测微砂加重絮凝工艺的出水水质。结果显示,浊度和固体悬浮物(SS)去除率的实际值与预测值误差小于2%,说明GRNN具有良好的非线性拟合性,并广泛适用于微砂加重絮凝工艺。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 atilander49322 资源：437 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
