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污水生化处理系统的智能预测及优化控制策略研究

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污水生化处理系统的智能预测及优化控制策略研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第一章 绪论第15-27页
  1.1 研究背景与意义第15-16页
  1.2 活性污泥法污水生化处理系统第16-18页
  1.3 污水生化处理系统的主要研究问题及现状第18-20页
    1.3.1 污水生化处理系统的出水水质预测问题第18-19页
    1.3.2 污水生化处理系统的优化控制问题第19页
    1.3.3 污水生化处理系统的控制策略问题第19-20页
  1.4 智能优化及控制方法第20-24页
    1.4.1 差分进化算法第20-21页
    1.4.2 粒子群优化算法第21-23页
    1.4.3 神经网络控制方法第23-24页
  1.5 本文的主要工作第24-27页
第二章 基于改进极限学习机的污水处理过程关键出水水质预测第27-41页
  2.1 引言第27-28页
  2.2 差分粒子群混合优化算法(DEPSO)第28-34页
    2.2.1 DEPSO算法的提出第28-30页
    2.2.2 仿真与分析第30-34页
  2.3 改进极限学习机第34-37页
    2.3.1 基本极限学习机(ELM)第34-35页
    2.3.2 改进极限学习机的提出及性能测试第35-37页
  2.4 基于改进极限学习机的关键出水水质预测仿真与分析第37-38页
  2.5 本章小结第38-41页
第三章 基于改进差分进化算法的污水处理过程设定值优化第41-54页
  3.1 引言第41-42页
  3.2 污水生化处理过程的设定值优化问题第42-44页
  3.3 一种改进的差分进化算法(IDE)第44-47页
    3.3.1 IDE算法的提出第45-46页
    3.3.2 仿真与分析第46-47页
  3.4 基于IDE算法的优化控制仿真与分析第47-53页
  3.5 本章小结第53-54页
第四章 基于自适应差分进化算法的污水处理过程多目标优化第54-66页
  4.1 引言第54-55页
  4.2 污水生化处理过程的多目标优化问题第55-57页
  4.3 自适应差分进化算法(AOLDE)第57-62页
    4.3.1 AOLDE算法的提出第57-59页
    4.3.2 仿真与分析第59-62页
  4.4 基于AOLDE算法的污水处理过程多目标优化仿真与分析第62-65页
  4.5 本章小结第65-66页
第五章 基于神经网络的溶解氧浓度控制研究第66-74页
  5.1 引言第66-67页
  5.2 溶解氧浓度控制器设计第67-69页
    5.2.1 单神经元自适应PID溶解氧浓度控制器第67-68页
    5.2.2 基于RBF神经网络的溶解氧浓度控制器第68-69页
  5.3 仿真与分析第69-72页
    5.3.1 神经网络训练与控制性能关系仿真分析第70-71页
    5.3.2 几种控制器对比仿真与分析第71-72页
  5.4 本章小结第72-74页
第六章 基于自适应神经网络的溶解氧浓度控制研究第74-90页
  6.1 引言第74-75页
  6.2 问题描述与预备第75-79页
    6.2.1 活性污泥动态模型第75-78页
    6.2.2 控制目标第78页
    6.2.3 RBF神经网络第78-79页
  6.3 自适应神经网络控制器设计第79-83页
    6.3.1 理想非线性反馈控制器第79页
    6.3.2 自适应神经网络控制器第79-83页
  6.4 仿真与分析第83-89页
  6.5 本章小结第89-90页
第七章 基于扰动观测器自适应神经网络的溶解氧浓度控制研究第90-105页
  7.1 引言第90-91页
  7.2 问题描述第91-92页
  7.3 基于扰动观测器的自适应神经网络控制器设计第92-98页
    7.3.1 理想反馈控制器第93-94页
    7.3.2 基于扰动观测器的自适应神经网络控制第94-98页
  7.4 仿真与分析第98-104页
  7.5 本章小结第104-105页
结论与展望第105-107页
参考文献第107-119页
攻读博士学位期间的研究成果第119-121页
致谢第121-122页
附件第122页

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