Vorhersage der Ausfallrate durch künstliche neuronale Netze
in einer Kläranlage für Abwasser
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Die Leistung von Aufbereitungsprozessen wird im Allgemeinen von vielen Faktoren beeinflusst, z. B. von qualitativen und quantitativen Veränderungen im Abwasser und der inhärenten Variabilität des Aufbereitungsprozesses. Die algerische Gesetzgebung hat Kriterien für die Qualität des aufbereiteten und abgeleiteten Wassers festgelegt, daher sollte es möglich sein, die Prozessleistung und die Zuverlässigkeit der Anlagen zu bewerten, um ihre Konformität zu gewährleisten.Die Vorhersage des Verhaltens komplexer Systeme war ein breites Anwendungsgebiet für künstliche neuronale Netze. Anwend...
Die Leistung von Aufbereitungsprozessen wird im Allgemeinen von vielen Faktoren beeinflusst, z. B. von qualitativen und quantitativen Veränderungen im Abwasser und der inhärenten Variabilität des Aufbereitungsprozesses. Die algerische Gesetzgebung hat Kriterien für die Qualität des aufbereiteten und abgeleiteten Wassers festgelegt, daher sollte es möglich sein, die Prozessleistung und die Zuverlässigkeit der Anlagen zu bewerten, um ihre Konformität zu gewährleisten.Die Vorhersage des Verhaltens komplexer Systeme war ein breites Anwendungsgebiet für künstliche neuronale Netze. Anwendungen wie Wirtschaftsprognosen, Stromlast/Nachfrageprognose und die Vorhersage natürlicher und physikalischer Phänomene wurden umfassend untersucht, woraus sich die zahlreichen Artikel ergeben, die auf den jährlichen Konferenzen in diesem Interventionsbereich vorgestellt wurden. Die kognitive Fähigkeit künstlicher neuronaler Netze zur Abbildung komplexer Input-Output- und nichtlinearer Beziehungen, dieeine bessere Prozessvorhersage und -steuerung ermöglichen würden, macht sie besonders attraktiv.
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