摘要：对目前水厂实际运行过程中混凝剂投量的确定及影响因素进行了分析,通过引入神经网络预测理论建立了混凝剂投量的预测模型,并以某水厂的实际运行数据对该模型的性能进行了验证.结果表明,网络预测模型具有很强的自学习性、自适应性和容错性,通过网络的在线自学习,可使预测结果的准确度明显提高.利用该模型可实现混凝剂投量的在线预测控制,为实现混凝剂的最优投加提供了一条有效途径.

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