【摘 要】
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膜生物反应器（MBR）作为一种新型废水处理技术，在污水处理方面具有广阔的应用前景。但是，膜污染是制约MBR进一步发展的瓶颈性问题。近年来，随着数学算法及计算机技术的发展，将人工神经网络（ANN）等机器学习算法应用于MBR的膜污染预测成为研究的热点。总结了膜污染的影响因素，探讨了基于经典数学模型膜污染预测的优缺点，综述了近年来国内外学者运用简单ANN、优化算法ANN和深度学习ANN对MBR膜污染预测
【基金项目】
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浙江省教育厅一般科研项目（自然科学类）（Y201941086）； 国家自然科学基金面上项目（21776262）；
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膜生物反应器（MBR）作为一种新型废水处理技术，在污水处理方面具有广阔的应用前景。但是，膜污染是制约MBR进一步发展的瓶颈性问题。近年来，随着数学算法及计算机技术的发展，将人工神经网络（ANN）等机器学习算法应用于MBR的膜污染预测成为研究的热点。总结了膜污染的影响因素，探讨了基于经典数学模型膜污染预测的优缺点，综述了近年来国内外学者运用简单ANN、优化算法ANN和深度学习ANN对MBR膜污染预测的研究，提出优化算法ANN与深度学习ANN在面对复杂环境下更具优势。此外，还探讨了当前运用ANN机器学习算法膜污染预测存在的缺陷，指出ANN模型在中试和工业化规模的MBR膜污染预测中应用较少，并对其未来的发展提出了展望。
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