污泥膨胀的原因分析及调整实例

针对某煤化工污水处理站生化单元出现污泥膨胀,严重影响生化系统运行的问题,通过现状调查和运行分析,认为长期进水有机负荷偏低、污泥老化、营养盐投加比例失调及曝气过量等原因,导致污泥沉降性能变差,产生污泥膨胀。以改善污泥结构及沉降性能为切入点,结合现场考察,采取降低污泥浓度及缩短泥龄、适当加大磷盐投加比例、降低溶解氧含量等措施,一定程度上改善了污泥的性状和沉降性能,缓解了污泥进一步膨胀。     

基于DAE-BP神经网络的股票预测研究

股票指标数据种类多、维度高，且指标之间存在多重共线性。为了降低数据的维度、消除指标间的多重共线性和预测股票价格，首先构建了基于受限布尔兹曼机的深度自编码器，实现了高维数据向低维空间的压缩编码。然后基于BP神经网络建立了低维编码序列与股票价格之间的回归模型。实验结果表明，深度自编码器提取特征的能力优于主成分分析法和因子分析法；相比较使用降维前的数据，使用编码后的数据用预测股票价格，模型可以减少计算开销，并且获得更高的预测精度。     

基于STM32F103ZET6的三相电能监测装置研究

随着电力系统的发展,生活和生产中对用电设备的正常使用和寿命要求日益提高,实时监测电路的物理量尤为重要。文章设计一种三相电能监测装置,采用芯片STM32F103ZET6实现仪表的电力参数监测,HT7038E采集电力系统相关参数,实现液晶显示和功能扩展、掉电保护、时间显示、模式选择等。     

基于极限学习机的橡胶配方性能预测

以三元乙丙橡胶(EPDM)胶料配方和天然橡胶(NR)胶料配方为例,将配方中各组分的用量作为输入,硫化橡胶的基本物理机械性能作为输出,建立了基于极限学习机(ELM,extreme learning machine)神经网络的配方性能预测模型,并给出两种配方的预测结果和相对误差。结果表明,ELM神经网络模型能够准确预测出EPDM配方和NR配方硫化橡胶的基本物理机械性能,且平均相对误差在7%以内,具有较高的预测精度。