软测量技术在污水处理中的应用研究

第一部分 软测量技术	第1-54页
第一章 软测量技术综述	第36-40页
1．1 软测量技术的数学描述	第36-37页
1．2 软测量器的工程化设计及实现	第37-40页
第二章 软测量建模方法探讨	第40-54页
2．1 多元线性回归分析的基本原理介绍	第40-47页
2．1．1 多元线性回归模型（MLR）	第40-41页
2．1．2 多元线性回归模型的参数估计	第41-42页
2．1．3 多元逐步回归模型（MSR）	第42-47页
2．2 人工神经网络的基本原理介绍	第47-54页
2．2．1 概述	第47-48页
2．2．2 人工神经元模型	第48-49页
2．2．3 BP网络的基本结构和算法	第49-52页
2．2．4 BP网络的改进算法	第52-54页
第二部分 软测量技术在污水处理中的应用	第54-91页
第三章 污水生物处理过程工艺介绍及参数分析	第55-59页
3．1 A~2/O法工艺流程介绍	第55-56页
3．2 污水水质参数介绍及出水水质标准	第56-58页
3．2．1 污水水质参数介绍	第56-57页
3．2．2 出水水质排放标准	第57-58页
3．3 实现污水处理水质参数软测量的意义	第58-59页
第四章 污水生物处理过程的软测量模型	第59-91页
4．1 数据采集及预处理	第59-61页
4．1．1 主导变量和辅助变量的确定	第59-60页
4．1．2 数据采集和预处理	第60-61页
4．2 统计回归软测量模型的建立	第61-76页
4．2．1 数据的归一化处理	第61-63页
4．2．2 多元线性回归模型（MLR）的建立	第63-69页
4．2．3 多元函数回归模型（MSR）的建立	第69-76页
4．3 BP神经网络软测量模型的建立	第76-89页
4．3．1 BP网络的设计	第76-81页
4．3．2 数据的标准化处理	第81页
4．3．3 BP神经网络模型的建立	第81-89页
4．4 结论	第89-91页
致谢	第91-92页
参考文献	第92-93页