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基于SVM的污水处理过程软测量建模研究
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基于SVM的污水处理过程软测量建模研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第1章 绪论第9-14 页
　　· 课题的意义第9-10 页
　　· 研究现状第10-12 页
　　· 研究内容第12-14 页
第2章 软测量技术概述第14-19 页
　　· 概述第14 页
　　· 软测量技术的研究第14-16 页
　　　　· 辅助变量的选择及数据处理第14-15 页
　　　　· 软测量模型的建立第15-16 页
　　　　· 在线校正第16 页
　　· 工程实例第16-18 页
　　· 软测量技术应用与展望第18-19 页
第3章 数据处理第19-25 页
　　· 主元分析第19-20 页
　　· 粗糙集理论第20-25 页
　　　　· 知识的含义第20 页
　　　　· 粗糙集的定义与集合的上近似和下近似第20-23 页
　　　　· 决策属性表的约简第23-25 页
第4章 神经网络与支持向量机第25-37 页
　　· 神经网络第25-28 页
　　　　· BP神经网络第25-26 页
　　　　· BP学习算法第26-28 页
　　· 用于回归估计的支持向量机简介第28-36 页
　　　　· 统计学习理论第28-29 页
　　　　· 支持向量机第29-30 页
　　　　· 标准SVR算法第30-35 页
　　　　· 构造核函数第35 页
　　　　· 支持向量机在MATLAB中的实现第35-36 页
　　· 比较分析第36-37 页
第5章 污水处理工艺第37-45 页
　　· 我国污水处理工艺现状第37-39 页
　　　　· 水污染的概念和污染物类型第37 页
　　　　· 我国活性污水处理工艺现状第37-39 页
　　· 污水处理系统的重要参数第39-42 页
　　· 污水生化处理过程建模第42-45 页
第6章 污水处理系统软测量建模技术应用研究第45-61 页
　　· 出水TN、TP及曝气池SVI在线检测的必要性第45 页
　　· 出水TN的软测量第45-54 页
　　　　· 基于支持向量机的建模研究第45-50 页
　　　　· 基于BP神经网络的建模研究第50-53 页
　　　　· 实验结果比较第53-54 页
　　· 出水TP的软测量第54-55 页
　　· 曝气池SVI的软测量第55-57 页
　　· 基于集成控制器的污水处理软测量系统的开发方案第57-61 页
　　　　· 系统的设计第57 页
　　　　· 数据采集第57-58 页
　　　　· 集成控制器硬件第58 页
　　　　· 集成控制器软件第58-59 页
　　　　· 污水处理软测量实测系统设计方案第59-61 页
第7章 结束语第61-63 页
　　· 主要结论第61 页
　　· 本文的创新点第61-62 页
　　· 后续工作展望第62-63 页
致谢第63-64 页
参考文献第64-68 页
附录第68-71 页
　　表B1 出水TN实验数据第68-69 页
　　表B2 出水TP实验数据第69-70 页
　　表B3 曝气池SVI实验数据第70-71 页
攻读学位期间的研究成果第71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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