| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 水质参数预测模型污水处理工艺背景及技术路线 | 第13-17页 |
| 2.1 前置生物膜脱氮系统中各单元设备及作用 | 第13-14页 |
| 2.1.1 沉淀池作用与分类 | 第13页 |
| 2.1.2 清洗池及反冲洗 | 第13页 |
| 2.1.3 N（硝化型）曝气生物滤池 | 第13-14页 |
| 2.1.4 DN(反硝化)曝气生物滤池 | 第14页 |
| 2.2 前置生物膜污水处理系统分析 | 第14-15页 |
| 2.2.1 前置脱氮工艺 | 第14页 |
| 2.2.2 前置生物膜系统结构及流程描述 | 第14-15页 |
| 2.2.3 出水水质预测模型的技术路线 | 第15页 |
| 2.3 本章小结 | 第15-17页 |
| 第三章 基于有机物降解原理的污水处理预测模型 | 第17-31页 |
| 3.1 参与污水处理的微生物 | 第17-18页 |
| 3.2 有机物降解相关速率 | 第18-19页 |
| 3.2.1 异养菌的比增长速率 | 第18页 |
| 3.2.2 有机物降解速率 | 第18-19页 |
| 3.3 有机物降解动力学表达式 | 第19-27页 |
| 3.3.1 降解表达式 1 | 第19-21页 |
| 3.3.2 有机物降解表达式 2 | 第21-27页 |
| 3.4 有机物降解模型在COD浓度预测中的应用 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 多传感器数据融合 | 第31-40页 |
| 4.1 数据融合概念及原理 | 第31-32页 |
| 4.1.1 概念 | 第31页 |
| 4.1.2 数据融合原理 | 第31-32页 |
| 4.2 数据融合模型 | 第32-36页 |
| 4.2.1 功能模型 | 第32-34页 |
| 4.2.2 结构模型 | 第34-36页 |
| 4.3 融合算法 | 第36-37页 |
| 4.4 融合技术在污水处理中应用 | 第37-39页 |
| 4.4.1 污水中相关参数 | 第37-38页 |
| 4.4.2 污水处理预测模型 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 高斯过程融合算法对出水COD浓度预测 | 第40-58页 |
| 5.1 高斯过程融合算法预测建模 | 第40-49页 |
| 5.1.1 统计理论 | 第40-43页 |
| 5.1.2 高斯过程预测建模中相关函数 | 第43-46页 |
| 5.1.3 高斯过程相应建模 | 第46-48页 |
| 5.1.4 高斯过程模型对出水氨氮浓度的预测 | 第48-49页 |
| 5.2 高斯过程模型对出水COD浓度的预测 | 第49-57页 |
| 5.2.1 污水中相关参数分析 | 第50-52页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第52-53页 |
| 5.2.3 主成分分析 | 第53-55页 |
| 5.2.4 模型对出水COD浓度的预测 | 第55-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论和展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 图表清单 | 第63-64页 |
| 附录 出水氨氮浓度数据表 | 第64-67页 |
| 附录 Matlab仿真程序 | 第67-70页 |
| 在学研究 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |