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J-GLOBAL ID：201702269165248019   整理番号：17A0160700

主成分分析とBP神経回路網による短距離バイオ生物の近赤外スペクトル研究【JST・京大機械翻訳】

Near Infrared Spectroscopy Study on Nitrogen in Shortcut Nitrification and Denitrification Using Principal Component Analysis Combined with BP Neural Networks

著者 (8件)： Huang Jian (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Huang Shan (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Zhang Hua (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Huang Xianhuai (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Zhang Yong (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Tao Yong (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Tang Yuchao (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University) ,  Wang Meng (School of Environment and Energy Engineering,Anhui Jianzhu University)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 10  ページ： 3399-3403  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高効率ショートカット硝化とアンモニア態窒素と亜硝酸塩の迅速検出を実現するため、主成分分析とBPニューラルネットワークの方法を用いて、ショートカット生物脱窒プロセスにおけるアンモニア態窒素と亜硝酸塩の近赤外スペクトル定量分析モデル(BPニューラルネットワークモデル)を構築した。プロセスの運転結果は以下を示す。好気性段階におけるアンモニア態窒素の濃度は45.3MG・L(-1)から2.7MG・L(-1)に減少し,亜硝酸塩窒素は0.01MG・L(-1)から19.6MG・L(-1)に増加し,硝酸塩窒素は阻害された。亜硝酸塩窒素は19.6MG・L(-1)から1.2MG・L(-1)に減少し,そして,ショートカット硝化の良い効果が達成された。水サンプルの主成分の主成分分析は以下のことを示した最初の13の主成分はオリジナルスペクトルデータの情報を代表し,その累積寄与率は%%に達し,冗長情報を排除し,モデルの次元を大幅に低減し,スペクトルデータ行列は192×203から192×13に減少し,計算量を大幅に低減し,モデルの精度を高めた。BPニューラルネットワークモデルのキャリブレーション結果は以下のことを示した。BPニューラルネットワークモデルによるアンモニア態窒素および亜硝酸塩のキャリブレーションにおける決定係数(R2)は,それぞれ0.950および0.976であり,そして,キャリブレーションの平均平方根誤差(RMSECV)は,それぞれ,0.016およびとであった。BPニューラルネットワークモデルの予測結果は以下のことを示した。BPニューラルネットワークモデルによるアンモニア態窒素,亜硝酸塩窒素の予測出力と期待出力の間の決定係数(R2)はそれぞれ0.974と0.981であり,予測二乗平均平方根誤差(RMSEP)はそれぞれ0.033と0.028であり,モデル予測効果は良好であった。研究により,BPニューラルネットワークモデルは,水試料中のアンモニア態窒素および亜硝酸塩の濃度を迅速に測定することができ,そして,アンモニア態窒素および亜硝酸塩の濃度の変化によって,迅速に,そして,柔軟に,そして,プロセスの運転を制御することができた。それは,生物学的窒素除去のための迅速で効果的な検出技術と科学的基礎を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 窒素 ,  脱窒 ,  *近赤外スペクトル ,  硝酸塩 ,  アンモニア態窒素 ,  硝化 ,  水試料 ,  亜硝酸塩 ,  *主成分分析 ,  好気性 ,  *神経回路網 ,  生物学的窒素除去 ,  スペクトルデータ ,  逆伝播ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Shortcut nitrification and denitrification ,  Ammonia nitrogen ,  Nitrite nitrogen ,  Near infrared spectroscopy ,  Principal component analysis ,  Neural networks

分類 (2件)： 産業廃水処理  (SC03080D) ,  下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 主成分分析 ,  BP ,  神経回路網 ,  生物 ,  近赤外スペクトル ,  研究