| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·城市污水处理工艺及其发展现状 | 第10-14页 |
| ·污水处理工艺过程 | 第10-11页 |
| ·污水处理过程主要二级处理工艺 | 第11-14页 |
| ·污水处理工艺过程建模方法 | 第14-17页 |
| ·数学模型 | 第14-16页 |
| ·智能模型 | 第16-17页 |
| ·混合模型 | 第17页 |
| ·论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 A~2O工艺及其建模方法 | 第19-29页 |
| ·A~2O法污水处理工艺 | 第19-26页 |
| ·A~2O污水处理工艺发展 | 第19-22页 |
| ·A2~O工艺生物脱氮除磷原理 | 第22-23页 |
| ·A~2O其他变形工艺 | 第23-24页 |
| ·污水主要水质参数及出水水质标准 | 第24-26页 |
| ·A~2O污水处理技术在国内外应用现状 | 第26页 |
| ·A~2O工艺在国外的应用现状 | 第26页 |
| ·A~2O工艺在国内的应用现状 | 第26页 |
| ·A~2O污水处理建模方法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 人工神经网络应用于A~2O法参数COD的模型建模 | 第29-40页 |
| ·模型参数选择及其数据预处理 | 第29-30页 |
| ·模型参数的选择 | 第29页 |
| ·参数数据的预处理 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30-33页 |
| ·人工神经网络发展历史 | 第30-31页 |
| ·人工神经单元 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络结构 | 第32页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络对A~2O污水处理COD参数过程建模 | 第33-36页 |
| ·BP神经网络原理 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络对A~2O污水处理参数COD建模 | 第34-36页 |
| ·RBF神经网络对A~2O污水处理COD参数过程建模 | 第36-37页 |
| ·RBF径向基网络原理 | 第36-37页 |
| ·RBF径向基网络对A~2O污水处理参数COD建模 | 第37页 |
| ·模型建模仿真结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 DE算法应用于A~2O法参数COD的模型建模 | 第40-48页 |
| ·差分进化算法 | 第40-44页 |
| ·差分进化算法的原理与特点 | 第40页 |
| ·差分进化算法的基本流程 | 第40-42页 |
| ·差分进化算法参数设置 | 第42-44页 |
| ·差分进化算法应用于人工神经网络模型 | 第44-47页 |
| ·差分进化算法对A~2O污水处理过程参数COD建模 | 第44页 |
| ·算法建模效果对比 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 DE-ABC算法应用于A~2O法参数COD的预测 | 第48-61页 |
| ·标准人工蜂群算法 | 第48-52页 |
| ·蜂群算法的生物模型 | 第48-49页 |
| ·蜂群算法的原理 | 第49-50页 |
| ·人工蜂群算法的特点 | 第50-52页 |
| ·DE-ABC混合优化算法 | 第52-58页 |
| ·DE-ABC算法的提出 | 第52页 |
| ·用标准函数测试DE-ABC算法性能 | 第52-58页 |
| ·DE-ABC算法在污水处理参数COD建模中应用 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第67页 |
