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基于BP神经网络的城镇污水厂深度净化及其仿真研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 引言第9-17页
    1.1 研究背景第9-11页
        1.1.1 水资源及水环境现状第9-10页
        1.1.2 我国城镇污水处理厂出水水质第10-11页
    1.2 污水处理与回用第11-15页
        1.2.1 国内外污水深度处理回用研究现状第11-13页
        1.2.2 节能减排对城镇污水处理厂功能提升的要求第13-15页
    1.3 深度处理主要技术比较第15-16页
    1.4 研究目的及意义第16-17页
2 曝气生物滤池工艺第17-21页
    2.1 曝气生物滤池简介第17页
    2.2 曝气生物滤池的净化机理与特点第17-19页
        2.2.1 曝气生物滤池净化机理第17-18页
        2.2.2 曝气生物滤池特点第18-19页
    2.3 曝气生物滤池在污水回用中的研究第19-20页
    2.4 处理效果的影响因素第20-21页
3 技术路线与实施方案第21-23页
    3.1 技术路线第21-22页
    3.2 实施方案第22-23页
        3.2.1 研究方法第22页
        3.2.2 研究内容第22-23页
4 试验设计与方法第23-27页
    4.1 试验材料第23-26页
        4.1.1 试验装置及工艺流程第23-24页
        4.1.2 试验采用主要设备第24-25页
        4.1.3 滤料选择第25-26页
    4.2 试验方法第26-27页
        4.2.1 试验水质第26页
        4.2.2 试验检测项目和分析方法第26-27页
5 曝气生物滤池处理二级出水试验研究第27-40页
    5.1 曝气生物滤池启动及挂膜第27-31页
        5.1.1 挂膜方式第27-28页
        5.1.2 挂膜启动第28页
        5.1.3 挂膜期间水质变化第28-30页
        5.1.4 挂膜成功及结论第30-31页
    5.2 曝气生物滤池运行效果分析第31-40页
        5.2.1 停留时间对系统处理效果的影响第31-34页
        5.2.2 气水比对系统处理效果的影响第34-37页
        5.2.3 温度对系统去除效果的影响第37-40页
    5.3 本章小结第40页
6 基于 BP 神经网络的二级出水仿真研究第40-55页
    6.1 实验方法及条件第41-44页
        6.1.1 BP 神经网络第41-42页
        6.1.2 BP 神经网络算法第42-44页
    6.2 BP 网络动态模型建立第44-45页
        6.2.1 进水参数选取第44-45页
        6.2.2 数据预处理第45页
    6.3 网络拓扑结构设计第45-47页
    6.4 仿真结果分析与讨论第47-55页
        6.4.1 BP 神经网络模型训练第47-49页
        6.4.2 BP 神经网络模型测试第49-52页
        6.4.3 网络性能评价第52页
        6.4.4 影响因素权重分析第52-55页
    6.5 本章小结第55页
7 结论及建议第55-58页
    7.1 结论第55-56页
    7.2 建议第56-58页
参考文献第58-62页
在读期间发表的学术论文第62-63页
作者简介第63-64页
致谢第64-65页

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