【摘 要】
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人工湿地系统对污水的处理效果好,工艺简单,投资运行费用低,但影响其出水水质的因素很多,并且往往是非线性的,因此目前很难将这些影响因素模型化并用于水质预测.已有的预测方
【基金项目】
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国家自然科学基金创新群体研究基金（50721006）,上海市重点学科项目（B604）
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人工湿地系统对污水的处理效果好,工艺简单,投资运行费用低,但影响其出水水质的因素很多,并且往往是非线性的,因此目前很难将这些影响因素模型化并用于水质预测.已有的预测方法不是过于复杂就是预测精度不高.神经网络是一种具有较强预测能力的新方法,适用于各种非线性模型的预测.在小试研究的基础上,使用3种不同的、经过训练的小波神经网络,对芦苇潜流人工湿地沿程各采样口的水温,ρ（DO）,pH,Eh和ρ（CODCr）等水质指标进行了预测.结果显示,各指标的平均相对误差分别为：水温≤4.21%,pH≤1.36%,ρ（DO）
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