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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정동환 (중앙대학교 토목공학과) 박규홍 (중앙대학교 토목공학과)
저널정보
한국물환경학회 수질보전 수질보전 제21권 제1호
발행연도
2005.1
수록면
21 - 28 (8page)

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2005

인공신경망 모형을 이용한 급속혼화공정에서 적정 응집제 주입농도 결정 및 응집처리후 탁도의 예측
정동환 ,  박규홍 수질보전 2005.01 학술저널

2004

급속혼화공정에서 적정 탁도 및 응집제 주입율에 대한 인공신경망이론의 적용
정동환 ,  박규홍 대한환경공학회 학술발표논문집 2004.12 학술대회자료

초록· 키워드

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The training and prediction modeling using an artificial neural network was implemented to predict the turbidity of treated water as well as to estimate the optimized feed concentration of polyaluminium chloride (PACl) in a water treatment plant. The parameters used in the input layers were pH, temperature, turbidity and alkalinity, while those in output layers were PACl and turbidity of treated water. Levenberg-Marquadt method of feedforward back-propagation perceptron in the neural network toolbox of MATLAB program was used in this study. Correlation coefficients of the training data with the measured data were 0.9997 for PACl and 0.6850 for turbidity and those of the testing data with measured data were 0.9140 for PACl and 0.3828 for turbidity, when four parameters at input layer, 12-12 nodes each at both the first and the second hidden layers, and two parameters(PACl and turbidity) at output layer were used. Although the predictability of PACl was improved, compared to that of the previous studies to use the only coagulant dose as output layer, turbidity in treated water could not be predicted well. Acquisition of more data through several years obtained with the advanced on-line measuring system could make the artificial neural network useful and practical in actual water treatment plants.
#Artificial neural network #Coagulant #Turbidity #Optimization #Rapid mixing

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