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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문태섭 (부산대학교 사회환경시스템공학부) 최재훈 (부산대학교 사회환경시스템공학부) 김성희 (부산대학교 사회환경시스템공학부) 차재환 (부산대학교 사회환경시스템공학부) 염훈식 (부산대학교 사회환경시스템공학부) 김창원 (부산대학교 사회환경시스템공학부)
저널정보
한국물환경학회 수질보전 수질보전 제24권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
91 - 98 (8page)

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2008

인공 신경망(ANN)에 의한 하수처리장의 유입 유량 및 유입 성분 농도의 예측
문태섭 ,  최재훈 ,  김성희 외 3명 수질보전 2008.01 학술저널

2007

인공신경망을 이용한 하수처리장 공정 유입수 성상 예측
문태섭 ,  김성희 ,  염훈식 외 3명 대한환경공학회 학술발표논문집 2007.12 학술대회자료
인공신경망을 이용한 하수처리장 공정 유입수 성상 예측
문태섭 ,  김성희 ,  염훈식 외 3명 한국대기환경학회 학술대회논문집 2007.05 학술대회자료

초록· 키워드

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This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.
#Artificial neural network #Influent prediction #Modeling #Wastewater treatment plant

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