مقاله مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی راندمان تصفیه خانه (مطالعه موردی: تصفیه خانه تبریز)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی راندمان تصفیه خانه (مطالعه موردی: تصفیه خانه تبریز) دارای ۲۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی راندمان تصفیه خانه (مطالعه موردی: تصفیه خانه تبریز)  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی راندمان تصفیه خانه (مطالعه موردی: تصفیه خانه تبریز)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی راندمان تصفیه خانه (مطالعه موردی: تصفیه خانه تبریز) :

تعداد صفحات:۲۴
چکیده:
در این کار تحقیقاتی مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی راندمان تصفیه خانه فاضلاب تبریز که دارای سیستم تصفیه لجن فعال با هوادهی دیفیوزری می باشد مورد ارزیابی قرار گرفت. مدل های لجن فعال کنونی در خصوص مشخصات مدل های قطعی هستند و بر پایه ویژگی های بیوسینتیکی اساسی ساخته شده اند. با این حال، اندازه گیری و کالیبراسیون این مدل ها بسیار وقت گیر و پرزحمت است. مدل کامپیوتری ای که به سادگی کالیبره شود و کاربرد پسند باشد، با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی، که همان شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) است در این مطالعه مورد استفاده قرا گرفت. این مدل ها نه تنها می توانند به طور مستقیم به عنوان یک جایگزین قطعی برای مدل های موجود باشند همجنین می توانند به عنان پیش بینی کننده خطا به سیستم ها متصل شوند. با استفاده از مدل شبکه عصبی و مطالعاتی بر روی شبیه سازی تصفیه خانه فاضلاب فرضی ساخته شده با فرآیند تک لجنه فعال با برنامه (SSSP) و استفاده از تجربیات آن سیستم مدلسازی شد. برای تصفیه خانه فرضی نتایج شبیه سازی به دست آمده توسط مدل شبکه عصبی توسعه یافته تجزیه و تحلیل گردید. در مدل سازی تصفیه خانه فاضلاب فرضی، بالاترین ضریب همبستگی به دست آمده با مدل شبکه عصبی در برابر SSSP در حدود ۰۹۸۰ بود. با استفاده از داده های واقعی ار تصفیه خانه فاضلاب تبریز (در یک دوره ۶ ماهه از خرداد تا آبان سال ۱۳۹۲) بهترین و مناسب ترین مدل شبکه عصبی به دست آمده با ترکیب ورودی متغیرهای (TSS(eff), Q(inf و MLss مقدر R برابر با ۰۸۹۸ را به همراه داشت که با توجه به درصد خطای موجود در داده های ورودی دقت نسبی بالایی را نشان می دهد.