| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·污水处理方法与工艺简介 | 第13-15页 |
| ·污水处理系统基本方法 | 第13-14页 |
| ·活性污泥法工艺简介 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第15-18页 |
| ·本文主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 软测量技术基本原理及优化算法简介 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·软测量建模步骤 | 第20-22页 |
| ·过程变量的选择 | 第21页 |
| ·数据采集和处理 | 第21页 |
| ·软测量模型的建立 | 第21页 |
| ·软测量模型校正 | 第21-22页 |
| ·软测量建模方法概述 | 第22-25页 |
| ·基于工艺机理的建模 | 第22-23页 |
| ·基于回归分析的建模 | 第23页 |
| ·基于状态估计的建模 | 第23页 |
| ·基于模式识别的建模 | 第23页 |
| ·基于人工神经网络(ANN)的建模 | 第23-24页 |
| ·基于模糊数学的建模 | 第24页 |
| ·基于支持向量回归机的建模 | 第24-25页 |
| ·智能优化算法简介 | 第25-30页 |
| ·BP神经网络 | 第25-27页 |
| ·SVM算法 | 第27-28页 |
| ·粒子群算法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 溶解氧浓度的动态仿真模型建立与分析 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·溶解氧浓度的数学模型 | 第31-33页 |
| ·溶解氧浓度的模型描述 | 第31-32页 |
| ·溶解氧浓度的机理分析 | 第32-33页 |
| ·动态模型的构建 | 第33-35页 |
| ·溶解氧浓度的Simulink模型 | 第35页 |
| ·动态仿真分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于BP神经网络的溶解氧浓度软测量方法研究 | 第39-46页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·遗传算法优化 | 第39-41页 |
| ·数据预处理 | 第41页 |
| ·性能评价 | 第41-42页 |
| ·动态仿真分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于粒子群优化的溶解氧浓度支持向量回归机 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·粒子群算法优化 | 第46-47页 |
| ·溶解氧含量软测量建模 | 第47-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-49页 |
| ·异常值检测方法 | 第48页 |
| ·归一化操作 | 第48-49页 |
| ·性能评价 | 第49页 |
| ·动态仿真分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文总结 | 第54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第62页 |