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序批式活性污泥法(SBR)污水處理過程是一個具有隨機性、難以獲得滿意的控制效果;提出了一個具有五層的模糊神經網絡控制系統時變性和禍合性的復雜過程，傳統的時間程序控制或流量控制，分析了控制模型與算法，利用神經網絡的學習能力來優化模糊邏輯的規則以及比例因子的調整，可實現SBR反應過程的最優控制，通過用MATLAB軟件對控制系統進行仿真分析，結果表明系統具有優良的性能。
序批 式 活 性污泥法(SequencingB atchR eactor,S BR)是目前有機廢水處理的主要方法之一，要使SBR法達到較好的效果需采用先進的控制技術，目前所用的控制方法除了傳統的時間程序控制或流量控制外，還有PID控制和模糊控制。本文將模糊神經網絡控制應用于序批式活性污泥法(SBR)控制中，取得比較好的效果。
序批 式 活 性污泥法(SequencingB atchR eactor,S BR)是目前有機廢水處理的主要方法之一，要使SBR法達到較好的效果需采用先進的控制技術，目前所用的控制方法除了傳統的時間程序控制或流量控制外，還有PID控制和模糊控制。本文將模糊神經網絡控制應用于序批式活性污泥法(SBR)控制中，取得比較好的效果。
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