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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정률 (중앙대학교 사회기반시스템공학부) 이재현 (중앙대학교 사회기반시스템공학부) 오재일 (중앙대학교 사회기반시스템공학부)
저널정보
대한상하수도학회 상하수도학회지 상하수도학회지 제29권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
427 - 436 (10page)

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Developing two process models to simulate wastewater treatment process is needed to draw a comparison between measured BOD data and estimated process model data: a mathematical model based on the process mass-balance and an ANN (artificial neural network) model. Those two types of simulator can fit well in terms of effluent BOD data, which models are formulated based on the distinctive five parameters: influent flow rate, effluent flow rate, influent BOD concentration, biomass concentration, and returned sludge percentage. The structuralized mass-balance model and ANN modeI with seasonal periods can estimate data set more precisely, and changing optimization algorithm for the penalty could be a useful option to tune up the process behavior estimations. An complex model such as ANN model coupled with mass-balance equation will be required to simulate process dynamics more accurately.
#인공신경망 #유전자 알고리즘 #물질수지 #시뮬레이터 #하수처리 프로세스

목차

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참고문헌 (12)

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Choi, D. J. / 2001 / Estimation of a wastewater component using a hybrid artificial neural network in a wastewater treatment process / J. of Korean Society on Water Quality 17(1):87~98 google schola 정승환 / 2014 / 선물시장에서 러프집합 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 거래전략 개발 / 한국데이터정보과학회지 25(2):281~292 dbpia Gu, H. S. / 2007 / Distribution Characteristics and Changing Trends of Natural Seasons in Korea / Univ. Konkuk J. of Climate Research 2(2):105~117 google schola Jacob Carstensen / 1996 / Software sensors based on the grey-box modeling approach / Wat. Sci. Tech. 33(1):117~1263 google schola Jürgen Schmidhuber / 1989 / A local learning algorithm for dynamic feedforward and recurrent networks / Connection Science 1(4):403~412 google schola

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