基于神经计算学的污水水质软测量研究

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基于神经计算学的污水水质软测量研究

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基于神经计算学的污水水质软测量研究

论文目录
目录	第1-4 页
摘要	第4-5 页
ABSTRACT	第5-9 页
第 1 章绪论	第9-15 页
· 课题的背景及研究意义	第9-10 页
· 污水处理过程自动控制的研究现状	第10-11 页
· 国内外污水水质监测技术的现状及存在的问题	第11-14 页
· 国内外污水水质监测技术的现状	第11-13 页
· 污水水质监测中现存的问题	第13-14 页
· 本文的主要工作	第14-15 页
第 2 章软测量技术及软测量模型的设计	第15-23 页
· 软测量技术的数学描述	第15-16 页
· 污水处理过程软测量模型的设计	第16-22 页
· 初步确定辅助变量	第16-17 页
· 现场数据采集与数据预处理	第17-19 页
· 辅助变量的精选	第19-20 页
· 建立软测量模型	第20-21 页
· 离线训练模型	第21 页
· 模型的在线校正	第21-22 页
· 基于神经计算学的软测量模型可行性分析	第22-23 页
第 3 章基于 BP 神经网络污水水质软测量模型	第23-39 页
· 神经网络概述	第23 页
· BP网概述	第23-27 页
· 标准BP算法(梯度下降反向传播算法)	第24-26 页
· 自适应学习速率梯度下降反向传播算法	第26 页
· 动量梯度下降反向传播算法	第26-27 页
· 自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法	第27 页
· 基于BP神经网络的污水水质软测量模型实现	第27-38 页
· 数据来源与数据预处理	第27-28 页
· 确定辅助变量和神经网络结构	第28-30 页
· 仿真结果与分析	第30-38 页
· 本章小节	第38-39 页
第 4 章基于 GABP 神经网络污水水质软测量模型	第39-53 页
· 遗传算法概述	第39-45 页
· 遗传算法基本概念	第39-40 页
· 遗传算法的设计与实现	第40-44 页
· 遗传算法在神经网络中的应用	第44-45 页
· 基于GABP神经网络的污水水质软测量模型实现	第45-52 页
· 数据来源与数据预处理	第45 页
· 确定辅助变量和神经网络结构	第45-46 页
· GABP算法	第46-49 页
· 仿真结果与分析	第49-52 页
· 本章小节	第52-53 页
第 5 章基于 PCA 时间延迟神经网络的 BOD 软测量模型	第53-66 页
· 某城市污水厂污水处理工艺流程简介	第53-55 页
· 数据来源与数据预处理	第55-57 页
· PCA算法及辅助变量的精选	第57-59 页
· 主元分析法(PCA)简介	第57 页
· PCA算法的主要步骤	第57-58 页
· 辅助变量的精选	第58-59 页
· 时间延迟神经网络结构及算法	第59-60 页
· 软测量模型的在线校正	第60-61 页
· 仿真结果与分析	第61-64 页
· 本章小节	第64-66 页
结论	第66-68 页
参考文献	第68-71 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第71-72 页
致谢	第72页

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