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邻苯二甲酸二丁酯在厌氧—缺氧—好氧系统中降解的BP神经网络预测模型研究
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邻苯二甲酸二丁酯在厌氧—缺氧—好氧系统中降解的BP神经网络预测模型研究
论文目录
摘要
第1-8 页
ABSTRACT
第8-13 页
第一章 绪论
第13-23 页
· 课题来源与背景
第13-14 页
· 邻苯二甲酸酯类理化性质及在水环境中的污染现状
第14-15 页
· 邻苯二甲酸酯类主要理化性质
第14-15 页
· 邻苯二甲酸酯类在水环境中的污染现状
第15 页
· AAO 处理工艺概述
第15-17 页
· AAO 工艺流程
第15-16 页
· AAO 工艺原理及特点
第16-17 页
· 活性污泥法数学模型
第17-19 页
· 活性污泥法数学模型概述
第17-18 页
· 活性污泥法数学模型在污水处理中的应用
第18-19 页
· 人工神经网络模型
第19-21 页
· 人工神经网络模型概述
第19-20 页
· 人工神经网络模型在污水处理中的应用概况
第20-21 页
· 研究的目的、意义及主要研究内容
第21-23 页
· 研究目的
第21-22 页
· 研究意义
第22 页
· 主要研究内容
第22-23 页
第二章 系统启动及最佳工艺条件的选择
第23-39 页
· 试验装置
第23-24 页
· 试验材料与方法
第24-25 页
· 试验材料
第24 页
· 试验仪器
第24-25 页
· 试验方法
第25 页
· 污泥驯化及系统启动
第25-27 页
· 污泥培养阶段系统常规指标去除情况
第25-26 页
· 污泥培养阶段系统DBP 去除情况
第26-27 页
· AAO 系统中最佳工艺条件的选择
第27-37 页
· 试验工艺参数的选择
第27-28 页
· 试验研究步骤
第28-29 页
· HRT 对常规指标和DBP 去除的影响
第29-33 页
· SRT 对常规指标和DBP 去除的影响
第33-37 页
· 小结
第37-39 页
第三章 AAO 系统中邻苯二甲酸二丁酯降解动力学模型的建立
第39-47 页
· 活性污泥法数学模型(ASM 系列)概述
第39-41 页
· ASM 系列模型简介
第39-40 页
· ASM 系列模型使用范围
第40-41 页
· DBP 生物降解动力学模型的推导
第41-42 页
· DBP 降解动力学模型构建思路
第42-43 页
· DBP 生物降解动力学模型的建立
第43-45 页
· DBP 厌氧降解动力学模型的建立
第43 页
· DBP 缺氧降解动力学模型的建立
第43-44 页
· DBP 好氧降解动力学模型的建立
第44 页
· DBP 降解动力学模型参数计算
第44-45 页
· DBP 降解动力学模型的验证
第45-46 页
· 小结
第46-47 页
第四章 基于BP 网络的邻苯二甲酸二丁酯预测模型的分析与设计
第47-62 页
· BP 神经网络概述
第47-52 页
· 感知器
第47-48 页
· BP 神经网络的结构
第48-49 页
· BP 神经网络的算法
第49-50 页
· BP 神经网络的实现工具
第50-52 页
· 基于BP 神经网络的DBP 预测模型的设计
第52-60 页
· 样本数据的选取
第52 页
· 样本数据的归一化处理
第52 页
· 样本数据的预处理
第52-55 页
· 神经网络结构的确定
第55-56 页
· 训练参数的确定
第56-60 页
· BP 神经网络预测模型的确立
第60-61 页
· 本章小结
第61-62 页
第五章 基于BP 神经网络的邻苯二甲酸二丁酯预测模型仿真结果与分析
第62-72 页
· 数据预处理
第62-63 页
· BP 神经网络结构
第63-65 页
· BP 神经网络模型的训练与测试
第65-66 页
· 训练步骤
第65-66 页
· 仿真预测模型的建立
第66 页
· 仿真结果与分析
第66-70 页
· 试验模型比较
第70-71 页
· 本章小结
第71-72 页
结论和展望
第72-74 页
参考文献
第74-80 页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第80-81 页
致谢
第81页
本篇论文共
81
页,
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。
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