GA-BPNN在CASS工艺建模中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| ·城市生活污水处理技术研究现状 | 第10-16页 |
| ·我国水污染状况 | 第10-11页 |
| ·城市生活污水处理技术简介 | 第11-16页 |
| ·CASS工艺研究现状 | 第16-22页 |
| ·CASS工艺的发展及应用 | 第16-18页 |
| ·CASS工艺降解原理及运行过程 | 第18-21页 |
| ·CASS工艺的优缺点 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络在污水处理中的应用 | 第22-23页 |
| ·遗传算法在污水处理中的应用 | 第23-24页 |
| ·研究的目的和意义 | 第24页 |
| ·研究内容、方法和技术路线 | 第24-26页 |
| ·研究内容 | 第24-25页 |
| ·研究方法 | 第25页 |
| ·技术路线 | 第25-26页 |
| 第二章 人工神经网络与遗传算法简介 | 第26-41页 |
| ·人工神经网络概述 | 第26-32页 |
| ·人工神经网络的发展历程 | 第26-28页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第28页 |
| ·神经元及其特性 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络模型 | 第30-32页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第32-35页 |
| ·BPNN的算法 | 第32-34页 |
| ·网络的训练过程 | 第34-35页 |
| ·遗传算法概述 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的机理 | 第36-38页 |
| ·GA的算法设计 | 第38-41页 |
| 第三章 GA—BPNN模型的建立 | 第41-51页 |
| ·样本的搜集 | 第41-43页 |
| ·数据的标准化 | 第43页 |
| ·网络设计 | 第43-47页 |
| ·网络的层数 | 第43-44页 |
| ·隐含层神经元数 | 第44-45页 |
| ·初始权值选择 | 第45-47页 |
| ·激活函数的选取 | 第47页 |
| ·训练方法 | 第47-48页 |
| ·模型验证 | 第48-51页 |
| ·网络的训练 | 第48-49页 |
| ·预测结果比较 | 第49-51页 |
| 第四章 系统主导及最优运行参数研究 | 第51-66页 |
| ·主导运行参数研究 | 第51-63页 |
| ·分割权值法 | 第51-53页 |
| ·偏导数法 | 第53-63页 |
| ·最佳运行参数研究 | 第63-66页 |
| ·数学描述 | 第63页 |
| ·结果与分析 | 第63-66页 |
| 结论及建议 | 第66-68页 |
| 一、结论 | 第66-67页 |
| 二、建议 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录一: 源程序 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78页 |
