| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 水体溶解氧预测研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 溶解氧控制方法研究现状 | 第10页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 镜湖溶解氧空间分布分析 | 第12-20页 |
| 2.1 溶解氧概述 | 第12-13页 |
| 2.2 数据来源和数据处理 | 第13-16页 |
| 2.2.1 数据来源 | 第13-14页 |
| 2.2.2 原始数据的处理 | 第14-16页 |
| 2.3 RBF神经网络插值拟合 | 第16-18页 |
| 2.4 镜湖溶解氧浓度分布分析 | 第18-19页 |
| 2.4.1 溶解氧浓度的水平空间分布 | 第18-19页 |
| 2.4.2 溶解氧浓度的日变化规律 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 溶解氧浓度预测 | 第20-34页 |
| 3.1 聚类算法基本介绍 | 第20-23页 |
| 3.1.1 K-means聚类算法 | 第20-21页 |
| 3.1.2 ISODATA聚类算法 | 第21-23页 |
| 3.2 人工神经网络 | 第23-25页 |
| 3.3 镜湖溶解氧浓度预测 | 第25-32页 |
| 3.3.1 筛选溶解氧的主要影响因子 | 第25-27页 |
| 3.3.2 聚类得出网络训练样本集 | 第27-29页 |
| 3.3.3 ELM网络预测模型效果 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 溶解氧模糊PID控制 | 第34-48页 |
| 4.1 水泵推流实验介绍 | 第34-35页 |
| 4.2 溶解氧均衡性控制系统 | 第35-43页 |
| 4.2.1 经典PID控制基本原理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 模糊控制的基本理论 | 第37-39页 |
| 4.2.3 溶解氧模糊PID控制系统设计 | 第39-43页 |
| 4.3 溶解氧模糊控制的系统仿真 | 第43-47页 |
| 4.3.1 水泵推流影响下溶解氧浓度的神经网络模型的建立 | 第43-45页 |
| 4.3.2 模糊PID控制系统仿真 | 第45-46页 |
| 4.3.3 模糊PID控制器的控制效果 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 溶解氧综合调控策略 | 第48-51页 |
| 5.1 池塘溶氧推流策略 | 第48-49页 |
| 5.2 溶氧调控专家系统 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在校期间发表过的学术论文与研究成果 | 第57页 |