机译:用不同的人工神经网络算法估算污水处理厂的生化需氧量
Karadeniz Technical University, Faculty of Technology, Department of Civil Engineering, 61080 Trabzon, Turkey;
Bursa Technical University Faculty of Engineering and Natural Sciences Department of Civil Engineering 16310 Bursa, Turkey;
artificial bee colony; artificial neural networks; biochemical oxygen demand; teaching-learning base algorithm; wastewater treatment plant;
机译:更好地控制废水处理过程:溶解有机物质的激发 - 发射基质荧光光谱作为可溶性BOD的预测工具<下标> 5 下标>的六个巴黎废水处理厂的影响
机译:估算广西某城市污水处理厂房服务区的精神活性物质消费,中国应用废水的流行病学
机译:纽约州两个污水处理厂中大量非法药物的装载和清除以及通过废水分析估算社区中的非法药物使用情况
机译:(CEST2017_00559)CAS,MBR,SBR和Biolak治疗系统的比较去除城市废水案例研究中的BOD和COD:Ekbatan废水处理厂
机译:先进的废水处理技术和废水强度对大型废水处理厂能耗的影响。
机译:与市政废水处理厂相比评估纺织废水处理厂中微生物群落的组成
机译:人工神经网络 - 杜鹃优化算法(Ann-CoA),用于Khorramabad污水处理厂的最优控制,伊朗
机译:特拉普污水处理厂的一个未命名的La Trappe Creek支流的碳质生化需氧量(CBOD),氮生化需氧量(NBOD)和总磷(Tp)的最大日负荷总量