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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

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