| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第10-24页 |
| 1.1 饮用水水源中的有机物 | 第10-16页 |
| 1.1.1 水源中的有机物问题 | 第10页 |
| 1.1.2 NOM的性质和危害 | 第10-12页 |
| 1.1.3 饮用水中有机物的去除 | 第12-16页 |
| 1.2 美国ICR数据库 | 第16-18页 |
| 1.2.1 ICR数据库简介 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于ICR数据库的研究 | 第17-18页 |
| 1.3 水质预测模型研究 | 第18-20页 |
| 1.4 研究意义及目的 | 第20-21页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第21-24页 |
| 第2章 常规工艺及BAC工艺有机物去除统计分析 | 第24-43页 |
| 2.1 数据处理方法及ICR数据库背景 | 第24-30页 |
| 2.1.1 数据处理及分析方法 | 第24-25页 |
| 2.1.2 ICR水厂工艺及水质概况 | 第25-30页 |
| 2.2 常规工艺下TOC的去除 | 第30-36页 |
| 2.2.1 不同原水TOC和碱度下有机物的去除 | 第30-33页 |
| 2.2.2 Fe、Al混凝剂对有机物去除的影响对比 | 第33-35页 |
| 2.2.3 混凝剂投加量分析 | 第35-36页 |
| 2.3 BAC工艺下TOC的去除 | 第36-40页 |
| 2.3.1 不同原水SUVA下温度对BAC工艺有机物去除的影响 | 第36-38页 |
| 2.3.2 O_3-BAC和一般BAC工艺对有机物去除的对比 | 第38-40页 |
| 2.4 常规工艺和BAC工艺的对比 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 有机物去除的多元回归分析模型 | 第43-63页 |
| 3.1 多元回归分析理论概述 | 第43-47页 |
| 3.1.1 多元回归的模型和参数估计 | 第44-45页 |
| 3.1.2 多元回归模型的显著性检验 | 第45-47页 |
| 3.2 基于多元回归的有机物去除模型建立 | 第47-58页 |
| 3.2.1 数据的选择及预处理 | 第47-49页 |
| 3.2.2 多元回归方程的建立 | 第49-52页 |
| 3.2.3 多元回归模型的检验 | 第52-58页 |
| 3.3 多元回归模型参数分析 | 第58-61页 |
| 3.3.1 多元回归模型的灵敏度分析 | 第58-59页 |
| 3.3.2 多元回归模型的模型解释 | 第59-60页 |
| 3.3.3 多元回归模型的温度影响分析 | 第60-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 有机物去除的遗传优化BP网络模型 | 第63-87页 |
| 4.1 算法简介 | 第63-68页 |
| 4.1.1 BP人工神经网络概述 | 第63-67页 |
| 4.1.2 遗传算法概述 | 第67-68页 |
| 4.2 基于BP神经网络的有机物去除模型建立 | 第68-73页 |
| 4.2.1 数据选择与预处理 | 第69页 |
| 4.2.2 BP网络参数确定和网络构建 | 第69-70页 |
| 4.2.3 BP网络训练和测试 | 第70-71页 |
| 4.2.4 BP网络性能的评价 | 第71-73页 |
| 4.3 遗传算法优化的BP网络的有机物去除模型 | 第73-83页 |
| 4.3.1 GA对BP网络拓扑结构优化 | 第74-76页 |
| 4.3.2 GA对BP网络初始权值和阈值的优化 | 第76-80页 |
| 4.3.3 GA优化后的BP网络模拟 | 第80-82页 |
| 4.3.4 GABP网络模型灵敏度分析 | 第82-83页 |
| 4.4 GABP与BP网络对不同工艺下TOC去除率预测效果对比 | 第83-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 多元回归模型及GABP模型对有机物去除分析 | 第87-98页 |
| 5.1 多元回归模型和GABP网络模型对比 | 第87-88页 |
| 5.2 基于BP网络模型的最优输入参数组合 | 第88-91页 |
| 5.3 逆向BP建模优化有机物去除的运行参数 | 第91-94页 |
| 5.4 模型定量对比常规工艺和BAC工艺的有机物去除 | 第94-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第6章 结论与建议 | 第98-100页 |
| 6.1 结论 | 第98-99页 |
| 6.2 建议 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第108页 |
