基于BP神经网络的污水格栅间气体监测

为实现对城市污水泵站格栅间内H_(2)S和CO有害气体浓度实时准确监测分析,设计气体传感器阵列监测系统,建立单隐层BP神经网络模型对气体浓度样本进行训练,确定网络隐含层数为9,训练函数为traindm,模型优化后输出的H_(2)S和CO气体浓度与实测值的平均相对误差分别为1.3%与0.4%。研究结果表明:采用BP神经网络模型对传感器阵列采集到的样本数据进行训练,可提高其测量精度,提升精度范围在57%~75%之间,能够满足对污水泵站有害气体监测的基本要求,所建立模型表现出良好效果。研究结果可为污水格栅间有害气体监测提供新方法。