| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 论文的研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 废水厌氧处理理论概述 | 第14-16页 |
| 1.3 软测量技术以及其他智能算法在废水生物处理中的应用现状 | 第16-21页 |
| 1.3.1 多元统计回归模型 | 第17-18页 |
| 1.3.2 人工神经网络 | 第18-19页 |
| 1.3.3 模糊神经系统 | 第19-20页 |
| 1.3.4 微生物动力学机理模型 | 第20-21页 |
| 1.4 本论文研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 软测量建模理论概述 | 第23-29页 |
| 2.1 软测量模型理论 | 第23-24页 |
| 2.2 软测量模型建立过程概述 | 第24-28页 |
| 2.2.1 数据采集及预处理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 辅助变量选取 | 第25页 |
| 2.2.3 模型设计 | 第25-27页 |
| 2.2.4 模型校正 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 实验室废水厌氧处理工艺的启动、运行及其监控系统的设计 | 第29-45页 |
| 3.1 IC厌氧反应器概述 | 第29-30页 |
| 3.2 实验室废水厌氧处理参数监控系统 | 第30-32页 |
| 3.2.1 实验室废水厌氧处理系统 | 第30-31页 |
| 3.2.2 实验室废水厌氧处理系统硬件框架 | 第31-32页 |
| 3.3 IC厌氧反应器的启动 | 第32-37页 |
| 3.3.1 材料与方法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 结果与讨论 | 第34-37页 |
| 3.4 不同进水水质和水力条件下IC反应器的运行状况 | 第37-44页 |
| 3.4.1 实验材料与方法 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第38页 |
| 3.4.3 实验结果与讨论 | 第38-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于PSO-SVM的废水厌氧处理过程软测量模型 | 第45-67页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 粒子群算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 粒子群算法的基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 粒子群算法基本流程 | 第46-47页 |
| 4.2.3 粒子群算法参数简介 | 第47-49页 |
| 4.3 支持向量机 | 第49-56页 |
| 4.3.1 统计学习理论 | 第49-51页 |
| 4.3.2 支持向量机基本理论 | 第51-56页 |
| 4.4 基于PSO-SVM的废水厌氧处理过程软测量模型 | 第56-65页 |
| 4.4.1 基于PSO-SVM的软测量模型建立 | 第56-57页 |
| 4.4.2 原始数据集采集及预处理 | 第57-58页 |
| 4.4.3 废水厌氧处理系统COD去除率预测仿真结果 | 第58-61页 |
| 4.4.4 废水厌氧处理系统VFA浓度预测仿真结果 | 第61-65页 |
| 4.4.5 结论 | 第65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 基于动力学和PSO-SVM的废水厌氧处理产气量的混合软测量模型 | 第67-78页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 动力学模型 | 第67-71页 |
| 5.2.1 厌氧消化1号模型（ADM1）简介 | 第67-69页 |
| 5.2.2 pH值影响函数 | 第69-70页 |
| 5.2.3 VFA抑制函数 | 第70页 |
| 5.2.4 温度影响函数 | 第70-71页 |
| 5.3 基于微生物动力学与PSO-SVM模型 | 第71-76页 |
| 5.3.1 基于微生物动力学与PSO-SVM模型的建立 | 第71-72页 |
| 5.3.2 数据收集与预处理 | 第72页 |
| 5.3.3 模型结果与讨论 | 第72-76页 |
| 5.3.4 结论 | 第76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 结论与展望 | 第78-81页 |
| 1.结论 | 第78-79页 |
| 2.展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-90页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 附件 | 第93页 |
