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不同种类生物质废物混合厌氧消化产气预测模型的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·问题提出第12-14页
     ·课题研究背景第12-13页
     ·课题研究的意义第13-14页
     ·课题研究目标第14页
   ·国内外生物质废弃物混合厌氧消化技术现状第14-16页
     ·国内生物质废弃物混合厌氧消化技术现状第14-15页
     ·国外生物质垃圾混合厌氧消化技术现状第15-16页
   ·国内外环境领域人工神经网络(ANN)研究现状第16-19页
     ·国内的研究现状第16页
     ·国外的研究应用现状第16-19页
第二章 厌氧消化原理第19-26页
   ·厌氧消化的机理第19-26页
     ·厌氧消化基本原理第19-20页
     ·厌氧发酵的微生物学第20页
     ·厌氧消化的动力学理论第20-23页
     ·厌氧消化的主要影响因素第23-26页
第三章 建模基本理论第26-37页
   ·人工神经网络原理第26-30页
     ·人工神经网络概述第26-27页
     ·人工神经元模型第27-28页
     ·人工神经网络结构第28-29页
     ·人工神经网络的训练第29-30页
   ·B-P神经网络第30-34页
     ·B-P神经网络模型结构第30-31页
     ·B-P神经网络的构建与算法第31-33页
     ·B-P神经网络的局限性及优化第33-34页
   ·多元回归分析原理第34-37页
     ·多元线性回归模型第34-35页
     ·多元线性回归方程的显著性检验第35-37页
第四章 试验方案、试验装置及测量方法第37-47页
   ·系列试验方案第37-40页
     ·系列之一——单基质生物质及混合单基质的试验第37-39页
     ·系列之二——餐厨垃圾与厌氧污泥混合试验第39-40页
   ·试验装置第40-41页
   ·试验的指标测量第41页
   ·指标的分析方法第41-47页
     ·总固体的测定第41页
     ·挥发性固体第41-42页
     ·总有机碳第42页
     ·总氮第42-44页
     ·氨氮第44-45页
     ·挥发性脂肪酸第45页
     ·pH值第45页
     ·碱度第45-47页
第五章 基于系列试验的多元回归模型研究第47-59页
   ·基于单基质生物质及混合单基质试验的多元回归建模第47-53页
     ·试验结果分析第47-48页
     ·多元回归建模与验证第48-53页
   ·基于餐厨垃圾与厌氧污泥混合试验的多元回归建模第53-56页
     ·试验结果分析第53-54页
     ·多元回归建模与验证第54-56页
   ·小结第56-59页
第六章 基于单基质生物质及混合单基质试验的BP人工神经网络模型研究第59-77页
   ·建立BP人工神经网络的软件环境第59-62页
     ·太普数据挖掘套件简介第59页
     ·数据挖掘套件操作流程第59-62页
   ·基于肥肉基质和剩余污泥混合试验的BP网络建模第62-69页
     ·试验结果分析第62页
     ·网络拓扑结构确定第62-64页
     ·网络模型测试第64-69页
     ·模型验证分析第69页
   ·基于黄豆基质与剩余污泥混合试验的BP网络建模第69-73页
     ·试验结果分析第70-71页
     ·网络拓扑结构的确定第71页
     ·网络模型测试第71-72页
     ·模型验证分析第72-73页
   ·基于芹菜基质与剩余污泥混合试验的BP网络建模第73-75页
     ·试验结果分析第73-74页
     ·网络拓扑结构的确定第74页
     ·网络模型测试第74-75页
     ·模型验证分析第75页
   ·小结第75-77页
第七章 基于餐厨垃圾与厌氧污泥混合试验的BP网络建模第77-84页
   ·基于低有机负荷厌氧混合试验的BP网络建模第77-80页
     ·试验结果分析第77-78页
     ·网络拓扑结构的确定第78页
     ·网络模型测试第78-80页
     ·模型验证分析第80页
   ·基于高有机负荷厌氧混合试验的BP网络建模第80-82页
     ·试验结果分析第80-81页
     ·网络拓扑结构的确定第81页
     ·网络模型测试第81-82页
     ·模型验证分析第82页
   ·小结第82-84页
结论第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-92页
攻读硕士学位期间发表的论文第92页

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