【技术实现步骤摘要】
本专利技术基于膜污染过程的高度不确定性和模糊神经网络的动态特性，利用基于自组织的模糊神经网络设计了一种膜透水率智能预测方法，实现了存在外部扰动下膜透水率的的准确预测。膜透水率是指单位时间内通过单位膜面积的水流量，是评价膜污染程度的重要指标。基于自组织鲁棒神经网络的膜透水率智能检测方法能够降低网络对不确定输入的敏感性，在外部扰动下仍能保持稳定的性能，准确预测膜透水率，获得更加精准的预测效果，属于水科学领域。
技术介绍
1、当前，水资源短缺和水污染问题已成为全球性的环境难题，严重威胁着人类的生存与发展。随着工业化和城市化进程的加快，水资源的需求量不断增加，然而，许多水体却因污染变得无法使用。因此，发展高效的污水处理技术已成为解决这一问题的关键。膜生物反应器技术作为一种先进的污水处理方法，逐渐受到广泛关注。
2、然而，膜生物反应器技术在实际应用中也面临着一些挑战，其中最突出的就是膜污染现象。膜污染指的是污水中的颗粒物、微生物及其代谢产物在膜表面或孔隙内的积聚，导致膜的通量下降和分离效果减弱。膜污染不仅会缩短膜的使用寿命，增加运营成...
【技术保护点】
1.一种基于自组织鲁棒神经网络的MBR膜透水率智能检测方法，其特征在于包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于自组织鲁棒神经网络的mbr膜透...
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