| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 本论文的研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 厌氧氨氧化脱氮技术概述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 厌氧氨氧化反应基本原理 | 第13-15页 |
| 1.2.2 厌氧氨氧化菌的微生物特性 | 第15-17页 |
| 1.2.3 厌氧氨氧化工艺应用现状 | 第17-18页 |
| 1.3 混合智能算法发展概述 | 第18-21页 |
| 1.3.1 混合智能算法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3.2 混合智能算法应用现状 | 第19-21页 |
| 1.4 本论文的研究内容及技术路线 | 第21-24页 |
| 1.4.1 本论文的研究内容 | 第21-23页 |
| 1.4.2 本论文的研究技术路线 | 第23-24页 |
| 第二章 基于氮负荷和水力压力控制的厌氧氨氧化系统的启动 | 第24-30页 |
| 2.1 厌氧氨氧化系统概述 | 第24-25页 |
| 2.2 材料与方法 | 第25-26页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第26-30页 |
| 第三章 不同氮负荷和COD干扰下厌氧氨氧化反应器的运行效能 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 材料与方法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第31-36页 |
| 3.3.1 不同氮负荷和COD干扰下厌氧氨氧化反应器出水氨氮变化 | 第31-32页 |
| 3.3.2 不同氮负荷和COD干扰下厌氧氨氧化反应器出水亚硝酸盐氮变化 | 第32-34页 |
| 3.3.3 不同氮负荷和COD干扰下厌氧氨氧化反应器出水COD浓度变化 | 第34-35页 |
| 3.3.4 不同氮负荷和COD干扰下厌氧氨氧化反应器其他出水指标变化 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于PCA-BP和PCA-LSSVM的厌氧氨氧化出水水质建模研究 | 第38-59页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 基于智能算法的建模基本理论概述 | 第38-40页 |
| 4.3 厌氧氨氧化出水水质模型智能算法 | 第40-46页 |
| 4.3.1 主元分析法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 BP神经网络算法 | 第41-43页 |
| 4.3.3 最小二乘法支持向量机(LSSVM) | 第43-46页 |
| 4.4 基于PCA-BP和PCA-LSSVM智能算法的厌氧氨氧化出水水质建模 | 第46-58页 |
| 4.4.1 数据选取与预处理 | 第46-49页 |
| 4.4.2 模型性能评价指标 | 第49-50页 |
| 4.4.3 基于PCA-BP和PCA-LSSVM智能算法的厌氧氨氧化出水水质模型研究 | 第50-58页 |
| 4.4.3.1 建模基本过程 | 第50-51页 |
| 4.4.3.2 模型参数的选择与确定 | 第51-52页 |
| 4.4.3.3 基于PCA-BP和PCA-LSSVM智能算法的厌氧氨氧化出水氨氮模型比较与分析 | 第52-55页 |
| 4.4.3.4 基于PCA-BP和PCA-LSSVM智能算法的厌氧氨氧化TN去除模型比较与分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于混合智能算法的多目标优化模型在厌氧氨氧化脱氮系统中的应用 | 第59-72页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 快速非支配排序遗传算法(NSGA-II) | 第60-63页 |
| 5.3 基于PCA-LSSVM和NSGA-II混合智能算法的厌氧氨氧化脱氮系统多目标优化模型的构建 | 第63-65页 |
| 5.4 优化结果与讨论 | 第65-70页 |
| 5.4.1 基于PCA-LSSVM智能算法的厌氧氨氧化出水水质模型 | 第65-66页 |
| 5.4.2 基于PCA-LSSVM和NSGA-Ⅱ混合智能算法的厌氧氨氧化脱氮系统多目标优化模型优化结果 | 第66-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 1.结论 | 第72-73页 |
| 2.展望与建议 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-84页 |
| 附录 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 附件 | 第92页 |
