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ASM-CFD模型及ADABOOST算法在MBR模拟仿真中的应用研究

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ASM-CFD模型及ADABOOST算法在MBR模拟仿真中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 膜生物反应器概述第10-15页
    1.1.1 膜生物反应器的原理及分类第10-13页
    1.1.2 不同类型膜生物反应器的优点与不足第13-14页
    1.1.3 膜生物反应器的研究及应用现状第14-15页
  1.2 课题研究条件第15页
  1.3 研究内容、目的和意义第15-16页
    1.3.1 研究内容第15-16页
    1.3.2 研究目的和意义第16页
  1.4 论文结构安排第16-18页
第二章 MBR膜污染机理与控制第18-26页
  2.1 膜污染的概述第18-19页
    2.1.1 膜污染的形成第18-19页
    2.1.2 膜污染的分类第19页
  2.2 膜污染机理研究第19-21页
    2.2.1 浓差极化现象第19-21页
    2.2.2 恒压下膜污染的形成机理第21页
    2.2.3 恒通量下膜污染的形成机理第21页
  2.3 膜污染的影响因素第21-22页
    2.3.1 膜和膜组件的特性对膜污染的影响第22页
    2.3.2 进料液和污泥特性对膜污染的影响第22页
    2.3.3 膜组件的操作运行条件对膜污染的影响第22页
  2.4 膜污染的控制第22-24页
    2.4.1 膜污染的控制方法第22-23页
    2.4.2 膜污染的清洗方法第23-24页
  2.5 本章小结第24-26页
第三章 基于ASM-CFD模型的MBR溶质浓度变化的研究第26-36页
  3.1 活性污泥法模型(ASM)第26-28页
    3.1.1 Monod(莫诺特)模型第26-27页
    3.1.2 Eckenfelder(埃肯菲尔德)模型第27页
    3.1.3 McKinney(麦金尼)模型第27-28页
    3.1.4 Lawrence-McCarty(劳伦斯—麦卡蒂)模型第28页
  3.2 ASM降解有机物过程第28-29页
  3.3 CFD方法第29-32页
    3.3.1 CFD概述及应用状况第29-30页
    3.3.2 FLUENT软件包介绍第30页
    3.3.4 CFD求解过程第30-32页
  3.4 ASM-CFD模拟MBR反应器中溶质浓度变化第32-35页
  3.5 本章小结第35-36页
第四章 AdaBoost_BP模型在MBR膜通量预测中的应用第36-48页
  4.1 BP神经网络概述第36-37页
    4.1.1 BP神经网络结构第36-37页
    4.1.2 BP神经网络算法第37页
    4.1.3 BP神经网络缺陷第37页
  4.2 AdaBoost算法介绍第37-42页
    4.2.1 AdaBoost算法原理第37-38页
    4.2.2 AdaBoost算法流程第38-40页
    4.2.3 AdaBoost算法误差分析第40-42页
  4.3 基于BP及AdaBoost_BP的MBR仿真预测模型第42-47页
    4.3.1 数据预处理第42-44页
    4.3.2 BP和AdaBoost_BP模型的建立第44-45页
    4.3.3 进行实验及结果分析第45-47页
  4.4 本章小结第47-48页
第五章 梯度提升决策树在MBR膜通量预测中的应用第48-58页
  5.1 决策树概述第48-49页
  5.2 分类决策树第49-53页
    5.2.1 特征选择第49-51页
    5.2.2 决策树的生成第51-52页
    5.2.3 决策树剪枝第52-53页
  5.3 回归树第53页
  5.4 提升树算法第53-55页
  5.5 梯度提升决策树算法第55-56页
  5.6 基于梯度决策树的MBR仿真预测实验及分析第56-57页
  5.7 本章小结第57-58页
第六章 结论与展望第58-60页
参考文献第60-64页
发表论文和参加科研情况第64-66页
附录第66-72页
致谢第72页

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