文献类型：期刊文章

作　　者：余峰[1,2] 王珂佳[2] 张文龙[1,2] 李轶[1,2]

YU Feng;WANG Kejia;ZHANG Wenlong;LI Yi(Key Laboratory of Integrated Regulation and Resources Development of Shallow Lakes of Ministry of Education,College of Environment,Hohai University,Nanjing 210098,China;College of Environment,Hohai University,Nanjing 210098,China)

机构地区：[1]河海大学环境学院浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室,南京210098 [2]河海大学环境学院,南京210098

出　　处：《环境工程》

基　　金：江苏省碳达峰碳中和科技创新专项重大科技示范项目(BE2021783)。

年　　份：2023

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：154-163

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2023_2024、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：暴雨过后河湖浑浊度急剧升高,严重干扰了河湖水生态修复工程中沉水植物的恢复和重建。针对水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂选型和投加量难以确定的问题,对模拟河湖浑浊水样进行混凝实验并构建混凝预测数据集,采用BP神经网络模型对混凝剂投加量进行预测,并结合遗传算法对模型进行优化。基于混凝实验结果,选取综合混凝效果更佳和成本更低的混凝剂(硫酸铝),和不同投加量间混凝效果存在显著差异的混凝剂投加量范围在0~30 mg/L的混凝数据进行混凝预测模型的训练。结果表明:1)BP神经网络回归模型性能(R^(2)=0.78)优于多元非线性、多元线性回归模型和BP神经网络分类模型,88.67%的样本预测绝对误差<5 mg/L;经遗传算法优化后,模型R^(2)提升至0.86%且95%以上的样本预测绝对误差<5 mg/L,说明遗传算法有效提升了模型的预测精度和预测稳定性。2)混凝剂投药梯度是除建模数据量之外另一个影响模型性能的重要因素,在实际工程应用中,应尽可能增加建模数据量和降低投药梯度,以提高混凝投药预测模型性能。研究结果可为水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂种类和投加量的选择提供可靠理论依据。

关 键 词：BP神经网络  遗传算法 水生态修复 原位混凝  优化混凝剂投量  

分 类 号：TP18] X171.4]