| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 本文研究背景、目的及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外污水处理研究发展现状及现阶段存在问题 | 第11-16页 |
| 1.2.1 污水处理过程模型研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 污水处理控制方法现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 污水处理控制现阶段存在问题 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的安排 | 第16-17页 |
| 第二章 污水处理工艺 | 第17-22页 |
| 2.1 活性污泥法的提出与发展 | 第17页 |
| 2.2 活性污泥处理 | 第17-18页 |
| 2.3 曝气池工艺 | 第18-19页 |
| 2.4 控制参数的选择 | 第19-21页 |
| 2.4.1 污水处理系统常规控制参数 | 第19-20页 |
| 2.4.2 控制参数的选择 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 预测方式的选择 | 第22-34页 |
| 3.1 预测控制的基本原理 | 第22-23页 |
| 3.2 预测控制概述 | 第23-24页 |
| 3.2.1 常用预测控制算法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 常用预测控制模型 | 第24页 |
| 3.3 BP神经网络预测与Elman神经网络比较 | 第24-28页 |
| 3.3.1 BP神经网络预测优缺点 | 第24-26页 |
| 3.3.2 Elman神经网络预测优缺点 | 第26-27页 |
| 3.3.3 BP神经网络与Elman神经网络预测分析 | 第27-28页 |
| 3.4 改进Elman神经网络 | 第28-33页 |
| 3.4.1 改进Elman神经网络模型 | 第28-30页 |
| 3.4.2 改进后Elman神经网络学习算法 | 第30页 |
| 3.4.3 改进后Elman神经网络稳定性和收敛性分析 | 第30-32页 |
| 3.4.4 Elman神经网络改进前后预测比较 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 污水处理预测控制模型设计 | 第34-41页 |
| 4.1 神经网络预测控制器 | 第34-37页 |
| 4.1.1 神经网络辨识器(NNI) | 第34-36页 |
| 4.1.2 神经网络控制器(NNC) | 第36-37页 |
| 4.2 建立污水处理预测控制模型 | 第37-40页 |
| 4.2.1 DO控制模型的建立及仿真 | 第38-39页 |
| 4.2.2 pH值仿真分析 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 发表文章目录 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 详细摘要 | 第48-54页 |
