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基于改进神经网络的污水处理参数软测量模型研究
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基于改进神经网络的污水处理参数软测量模型研究
论文目录
中文摘要
第1-6 页
英文摘要
第6-10 页
1 绪论
第10-14 页
· 问题的提出及研究的意义
第10-11 页
· 国内外研究现状
第11-13 页
· 本文研究的目的和研究内容
第13-14 页
· 本文研究的目的
第13 页
· 本文研究的主要内容
第13-14 页
2 软测量技术概述
第14-32 页
· 引言
第14 页
· 软测量技术分类
第14-24 页
· 基于机理分析的软测量
第14-15 页
· 基于状态估计的软测量
第15-16 页
· 基于回归分析的软测量
第16-18 页
· 基于人工神经网络的软测量
第18 页
· 基于模糊技术的软测量
第18-21 页
· 基于模式识别的软测量
第21-24 页
· 软测量技术的影响因素
第24-26 页
· 辅助变量的选择
第24-25 页
· 测量数据的预处理
第25-26 页
· 软仪表的在线校正
第26 页
· 软测量模型的设计步骤
第26-28 页
· 软测量技术的应用
第28-30 页
· 小结
第30-32 页
3 人工神经网络理论概要
第32-44 页
· 人工神经网络概念
第32-33 页
· 神经元特征函数
第33-34 页
· 人工神经网络模型和分类
第34-35 页
· 典型神经网络模型
第35-42 页
· BP 神经网络
第35-39 页
· RBF 神经网络
第39-42 页
· 小结
第42-44 页
4 数据预处理方法
第44-52 页
· 引言
第44 页
· 主元分析法
第44-46 页
· 粗糙集理论
第46-50 页
· 知识的分类观点
第46 页
· 粗糙集理论的有关概念
第46-48 页
· 信息系统和决策表
第48-49 页
· 知识的约简
第49-50 页
· 小结
第50-52 页
5 软测量技术在污水处理系统中的应用研究
第52-70 页
· 引言
第52-53 页
· 参数在线检测的必要性
第52 页
· 活性污泥处理法处理系统的影响因素
第52-53 页
· 出水TN 的软测量
第53-64 页
· 辅助变量及数据预处理
第53-54 页
· 基于BP 网络的软测量模型
第54-60 页
· RBF 网络预测模型
第60-63 页
· 实验结果的比较
第63-64 页
· 出水TP 的软测量
第64-65 页
· 出水COD 的软测量
第65-67 页
· 曝气池SVI 的软测量
第67-70 页
6 结论与展望
第70-72 页
· 主要结论
第70 页
· 后续研究工作的展望
第70-72 页
致谢
第72-74 页
参考文献
第74-78 页
附录A:作者攻读硕士学位期间发表的论文目录
第78-80 页
附录B:论文实验数据表
第80-86 页
独创性声明
第86 页
学位论文版权使用授权书
第86页
本篇论文共
86
页,
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