| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 污泥膨胀相关理论研究 | 第12-17页 |
| 1.2.1 污泥膨胀的定义 | 第12页 |
| 1.2.2 污泥膨胀的形成机理 | 第12-14页 |
| 1.2.3 污泥膨胀动力学模型研究 | 第14-17页 |
| 1.3 国内外污泥膨胀诊断方法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4 课题来源 | 第20-21页 |
| 1.5 研究内容及论文安排 | 第21-24页 |
| 第2章 污泥容积指数SVI软测量模型设计 | 第24-34页 |
| 2.1 污泥容积指数SVI机理分析 | 第24-25页 |
| 2.2 SVI软测量原理 | 第25-29页 |
| 2.3 相关性变量选取 | 第29-30页 |
| 2.4 SVI软测量模型的建立 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-34页 |
| 第3章 基于信息导向算法的递归RBFNN设计 | 第34-52页 |
| 3.1 递归RBFNN | 第34-35页 |
| 3.2 递归RBFNN自组织机制设计 | 第35-38页 |
| 3.2.1 结构增长-删减型递归RBFNN | 第35-36页 |
| 3.2.2 信息导向算法(IOA) | 第36-37页 |
| 3.2.3 自组织机制设计 | 第37-38页 |
| 3.3 IOA-RRBFNN | 第38-45页 |
| 3.3.1 结构调整算法 | 第39-41页 |
| 3.3.2 参数训练算法 | 第41-43页 |
| 3.3.3 IOA-RRBFNN实现流程 | 第43-45页 |
| 3.4 收敛性分析 | 第45-47页 |
| 3.4.1 固定结构的递归RBFNN收敛性分析 | 第45-46页 |
| 3.4.2 动态结构的递归RBFNN收敛性分析 | 第46-47页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于IOA-RRBFNN的SVI软测量模型 | 第52-62页 |
| 4.1 基于IOA-RRBFNN的SVI软测量模型框架搭建 | 第52-54页 |
| 4.2 SVI软测量模型 | 第54-56页 |
| 4.2.1 SVI软测量模型的训练与预测 | 第54-55页 |
| 4.2.2 SVI软测量模型的校正 | 第55页 |
| 4.2.3 SVI软测量模型评价指标 | 第55-56页 |
| 4.3 SVI预测结果及分析 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 污泥膨胀智能诊断方法研究 | 第62-74页 |
| 5.1 故障变量辨识CVI算法 | 第62-64页 |
| 5.2 智能诊断方法实现流程 | 第64-65页 |
| 5.3 污泥膨胀智能诊断结果及分析 | 第65-71页 |
| 5.3.1 正常情况下的故障诊断 | 第66页 |
| 5.3.2 故障情况下的故障诊断 | 第66-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-84页 |
| 攻读硕士学位期间的成果 | 第84页 |
| 攻读硕士学位期间所获奖励 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |