神经网络与马尔可夫链预测地表水净化总氮降解

"基于神经网络与马尔可夫链预测地表水净化装置总氮降解的效果" 这篇论文探讨了利用神经网络与马尔可夫链相结合的方法来预测地表水净化装置对总氮的降解效果。在环境科学领域，总氮的去除是水处理过程中的一个重要环节，因为它关系到水质的改善和生态环境的保护。神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它在预测和模式识别方面展现出强大的能力，尤其在处理复杂非线性问题时。而马尔可夫链则是一个统计模型，常用于描述一个系统随时间演变的行为，预测未来的状态。 在这项研究中，神经网络被用来捕捉和学习地表水净化过程中总氮降解的复杂动态，包括不同因素（如温度、pH值、反应时间、微生物活性等）对降解效率的影响。而马尔可夫链则用于预测净化装置未来状态的变化，例如总氮浓度的波动趋势，这有助于优化操作参数和提高净化效率。 论文的作者团队，包括李金泽、叶春、李春华、罗艳丽、吕美婷和高悝，来自新疆农业大学和其他相关研究机构，他们可能在水处理技术和环境科学方面有着丰富的经验。该论文的收稿和网络首发日期分别是在2018年的1月和12月，这表明了科研成果的快速传播和公开。 网络首发的概念是指在完成同行评审和主编终审后，稿件在正式出版前在网络平台上的发布。这种方式加速了科研信息的交流，同时也对内容的严谨性和合规性提出了更高的要求。在《净水技术》杂志上发布的录用定稿，必须满足一系列出版规定，确保其科学性和创新性，同时避免学术不端行为。 通过《中国学术期刊（网络版）》平台，这些网络首发的论文被视为正式出版，这意味着它们获得了与纸质期刊同等的认可。这个平台是由《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司运营，是一个国家批准的网络连续型出版物，拥有自己的国际和国内标准序列号。 这篇论文的研究结合了神经网络的预测能力和马尔可夫链的状态转移分析，为地表水净化装置的优化运行提供了新的工具和方法，对于提高水处理效率和环境质量管理具有重要的实践意义。