Künstliche neuronale Netzwerke zur Prognose der Sauerstoffsättigung in einem Pflanzenklärteich
Künstliche neuronale Netzwerke (ANN) sind ein Modelltyp aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, der in den letzten Jahren auf eine rasch anwachsende Zahl verschiedener wasserwirtschaftlicher Aufgabenstellungen angewandt wurde. Die Modelle eignen sich im Allgemeinen gut zur Simulation komplexer Prozesse, deren Effekt durch Daten erfasst ist, deren Abläufe im Detail man aber nicht oder nur unzureichend kennt. Ein solcher komplexer (und für die angestrebte Reinigungswirkung wichtiger) Prozess bestimmt das Sauerstoffregime in einem Pflanzenklärteich.
In der hier vorgestellten Untersuchung wurden künstliche neuronale Netzwerke vom Typ der Multilayer Perceptrons mit Erfolg zur Vorhersage der sohlnahen Sauerstoffsättigung in einem Pflanzenklärteich angewandt. Die neuronalen Netzwerke waren gut in der Lage, auch den Prozess des konvektiven Sauerstofftransports zu ,lernen‘. Mit der ANN-Anwendung konnten auch Anhaltspunkte über die Bedeutung einzelner Einflussfaktoren gewonnen werden.
| Copyright: | © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH | |
| Quelle: | Wasser und Abfall (04/2006) (April 2006) | |
| Seiten: | 7 | |
| Preis inkl. MwSt.: | € 10,90 | |
| Autor: | Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn. Bernhard H. Schmid  | |
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