基于PSO-ACO算法的再生水厂出水总磷预测模型研究

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摘要：污水处理系统是一种非线性系统，由于神经网络模型可以较好地解决非线性问题，因此针对再生水厂出水总磷实时监测普遍存在的滞后问题，提出通过PSO-ACO融合算法对BP神经网络进行优化，充分利用了粒子群算法搜索速度快的优点和蚁群算法寻优能力强的优势，该方法有效地提高了神经网络数据处理性能。仿真结果证明，基于PSO-ACO算法的再生水厂出水磷预测模型具有有效性以及较高的精确度。（剩余4300字）

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