| 第1章 引言 | 第1-16页 |
| 第2章 模拟氧化沟系统水质特征的必要性 | 第16-19页 |
| ·氧化沟工艺概述 | 第16-17页 |
| ·氧化沟工艺基本原理 | 第16页 |
| ·氧化沟工艺技术特征 | 第16-17页 |
| ·漯河市污水净化中心Carrousel氧化沟系统工艺背景及在线控制难题 | 第17-18页 |
| ·工艺背景 | 第17页 |
| ·氧化沟系统在线控制难题 | 第17-18页 |
| ·漯河市污水净化中心Carrousel氧化沟系统水质特征动态模拟的必要性 | 第18-19页 |
| 第3章 活性污泥系统模拟方法 | 第19-26页 |
| ·活性污泥模型(ASM) | 第19-20页 |
| ·人工神经网络(ANN) | 第20-25页 |
| ·ANN方法的特点 | 第20-21页 |
| ·ANN典型模型 | 第21-25页 |
| ·机理分析对ANN建模的指导意义 | 第25-26页 |
| 第4章 建立ANN模型的技术路线及工具 | 第26-32页 |
| ·技术路线 | 第26-31页 |
| ·确定问题 | 第26页 |
| ·确定解决问题的方法 | 第26页 |
| ·建立ANN模型 | 第26-31页 |
| ·模型的应用及信息反馈 | 第31页 |
| ·建模工具 | 第31-32页 |
| 第5章 Carrousel氧化沟系统出水SS、COD预报的卯神经网络模型 | 第32-65页 |
| ·结构设计 | 第32页 |
| ·建模学习样本 | 第32-35页 |
| ·出水SS预报的BP神经网络模型建模步骤 | 第35-49页 |
| ·数据分析与处理 | 第35-39页 |
| ·数值试验 | 第39-45页 |
| ·满意解筛选 | 第45-49页 |
| ·出水COD预报的BP神经网络模型建模步骤 | 第49-65页 |
| ·数据分析与处理 | 第49-50页 |
| ·数值试验 | 第50-58页 |
| ·满意解筛选 | 第58-65页 |
| 第6章 基于RBF神经网络的氧化沟系统出水氮磷预报模型 | 第65-81页 |
| ·结构设计 | 第67-68页 |
| ·建模样本 | 第68-71页 |
| ·出水TN、TP预报的RBF神经网络模型建模步骤 | 第71-81页 |
| ·数据分析与处理 | 第71-73页 |
| ·数值试验 | 第73-74页 |
| ·满意解筛选 | 第74-81页 |
| 第7章 模型的应用 | 第81-100页 |
| ·模型的外延性分析 | 第81-82页 |
| ·Carrousel氧化沟系统出水水质预报 | 第82-84页 |
| ·Carrousel氧化沟系统水质参数定量关系模拟 | 第84-100页 |
| ·水质参数-出水SS定量关系模拟 | 第84-89页 |
| ·水质参数-出水COD定量关系模拟 | 第89-93页 |
| ·水质参数-出水TN及TP定量关系模拟 | 第93-100页 |
| 第8章 结论 | 第100-103页 |
| ·研究内容总结 | 第100-101页 |
| ·研究创新点 | 第101页 |
| ·问题探讨 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-107页 |
| 发表论文 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108页 |
