基于神经网络SBR系统控制模型的建立及实验验证
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRCT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·废水处理系统模拟与控制的现状 | 第9-10页 |
| ·课题任务概述 | 第10-14页 |
| ·课题简介 | 第10-12页 |
| ·ASMI模型简介 | 第12页 |
| ·本研究的任务 | 第12-14页 |
| 第二章 本研究的理论背景 | 第14-23页 |
| ·神经网络技术介绍 | 第14-18页 |
| ·神经网络技术的工作原理 | 第14-17页 |
| ·神经网络技术的应用 | 第17-18页 |
| ·SBR技术简介 | 第18-23页 |
| ·SBR的工作原理、特点 | 第18-20页 |
| ·SBR工艺过程的控制方式 | 第20-23页 |
| 第三章 SBR系统神经网络控制模型的建立 | 第23-49页 |
| ·输入输出变量的确定 | 第23-25页 |
| ·网络控制模型训练方法的确定 | 第25-32页 |
| ·常用的网络模型训练方法 | 第25-29页 |
| ·BP模型简介 | 第29-32页 |
| ·网络控制模型样本的准备 | 第32-39页 |
| ·样本数据的获取 | 第32-35页 |
| ·样本数据的处理 | 第35-39页 |
| ·网络控制模型的训练 | 第39-42页 |
| ·传递函数的确定 | 第39-40页 |
| ·隐含层的确定 | 第40页 |
| ·隐含层节点单元数的确定 | 第40-42页 |
| ·网络控制模型的误差检验 | 第42-44页 |
| ·网络控制模型建立的MATLAB程序 | 第44-48页 |
| ·网络控制模型的数学表达式 | 第48-49页 |
| 第四章 控制模型的评价 | 第49-58页 |
| ·灵敏度分析介绍 | 第49-52页 |
| ·灵敏度和灵敏度系数 | 第49-51页 |
| ·灵敏度分析的意义 | 第51-52页 |
| ·控制模型的灵敏度分析 | 第52-58页 |
| ·控制模型的灵敏度求解 | 第52-55页 |
| ·控制模型的灵敏度分析 | 第55-58页 |
| 第五章 控制模型的实验验证 | 第58-60页 |
| ·实验设计 | 第58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-60页 |
| 第六章 结论及展望 | 第60-63页 |
| 一、总结 | 第60-61页 |
| 二、控制模型缺陷及展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
