基于改进BP神经网络的污水处理出水指标预测
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要目的和内容 | 第11-13页 |
| 2 软测量技术 | 第13-16页 |
| ·软测量建模步骤 | 第13-14页 |
| ·软测量建模方法 | 第14-16页 |
| 3 污水处理工艺 | 第16-24页 |
| ·国内、外污水处理工艺概述 | 第16-21页 |
| ·内蒙古地区工艺实例 | 第21-24页 |
| ·普通活性污泥法实例 | 第21页 |
| ·A~2/O工艺实例 | 第21-22页 |
| ·CAST工艺实例 | 第22页 |
| ·UNITANK工艺实例 | 第22-24页 |
| 4 章盖营污水处理厂的污水水质情况 | 第24-35页 |
| ·污水水质检测指标及方法 | 第24-25页 |
| ·进出水水质指标变化情况 | 第25-30页 |
| ·进、出水COD浓度的变化情况 | 第25-26页 |
| ·进、出水BOD_5浓度的变化情况 | 第26-27页 |
| ·进、出水NH_3-N的浓度变化情况 | 第27-28页 |
| ·进、出水TP的浓度变化情况 | 第28-29页 |
| ·进、出水SS的浓度变化情况 | 第29-30页 |
| ·污水水质指标数据分析 | 第30-35页 |
| ·污水水质指标数据分析方法 | 第30-31页 |
| ·进水水质指标统计分析 | 第31-32页 |
| ·出水水质指标统计分析 | 第32-33页 |
| ·其他指标的统计分析 | 第33-35页 |
| 5 人工神经网络模型的建立与预测 | 第35-48页 |
| ·建模理论 | 第35-39页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第35页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第35-37页 |
| ·基于Tansig传递函数的BP算法思想 | 第37-38页 |
| ·基于Tansig传递函数的BP算法步骤 | 第38-39页 |
| ·BP网络的改进算法 | 第39页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·拉依达准则 | 第39-40页 |
| ·聚类分析 | 第40-41页 |
| ·模型建立 | 第41-43页 |
| ·BP模型结构的确定 | 第41-42页 |
| ·神经元个数的确定 | 第42页 |
| ·训练函数的确定 | 第42-43页 |
| ·其它函数及参数的确定 | 第43页 |
| ·模型训练 | 第43页 |
| ·模型检验 | 第43-46页 |
| ·出水指标BOD_5的检验结果 | 第44-45页 |
| ·出水指标TP的检验结果 | 第45-46页 |
| ·出水指标SS的检验结果 | 第46页 |
| ·模型预测 | 第46-48页 |
| 6 变参数下BP模型出水指标预测 | 第48-53页 |
| ·出水指标BOD_5的预测 | 第48-50页 |
| ·改变DO时出水指标BOD_5的预测 | 第48-49页 |
| ·改变pH时出水指标BOD_5的预测 | 第49页 |
| ·改变水温时出水指标BOD_5的预测 | 第49-50页 |
| ·出水指标TP的预测 | 第50-53页 |
| ·改变DO时出水指标TP的预测 | 第50-51页 |
| ·改变pH时出水指标TP的预测 | 第51-52页 |
| ·改变水温时出水指标TP的预测 | 第52-53页 |
| 7 结论和建议 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·建议 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
