摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 污水处理过程远程监控系统的研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 污水处理过程软测量的研究现状 | 第13-14页 |
1.3 本文内容安排 | 第14-16页 |
第2章 污水处理过程远程监控系统需求分析和软测量概述 | 第16-30页 |
2.1 系统概述 | 第16-17页 |
2.2 远程监控系统功能需求分析 | 第17-19页 |
2.3 远程监控系统可行性分析 | 第19-20页 |
2.4 污水处理过程软测量的研究 | 第20-24页 |
2.4.1 辅助变量的选取 | 第21-22页 |
2.4.2 数据预处理 | 第22-23页 |
2.4.3 软测量模型的建立 | 第23-24页 |
2.4.4 模型的在线校正 | 第24页 |
2.5 支持向量机建模理论 | 第24-29页 |
2.5.1 统计学习理论 | 第24-25页 |
2.5.2 支持向量分类机 | 第25-27页 |
2.5.3 支持向量回归机 | 第27-29页 |
2.6 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 污水处理过程远程监控系统设计及实现 | 第30-52页 |
3.1 系统整体设计 | 第30-31页 |
3.2 系统模块化设计及实现 | 第31-42页 |
3.2.1 采集模块 | 第31-34页 |
3.2.2 存储模块 | 第34-35页 |
3.2.3 数据处理和参数配置模块 | 第35-39页 |
3.2.4 数据发送和接收指令模块 | 第39-41页 |
3.2.5 热备份冗余模块 | 第41-42页 |
3.3 监控中心设计 | 第42-45页 |
3.4 系统测试 | 第45-51页 |
3.4.1 测试目的 | 第45-46页 |
3.4.2 测试过程 | 第46-49页 |
3.4.3 测试结果 | 第49-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 支持向量机技术在污水处理过程中的应用 | 第52-64页 |
4.1 支持向量机的实现 | 第52-54页 |
4.2 在Matlab下离线数据的仿真研究 | 第54-58页 |
4.3 基于远程监控系统的在线数据回归 | 第58-60页 |
4.4 出水COD和TN的回归预测 | 第60-63页 |
4.5 模型的更新 | 第63页 |
4.6 本章小结 | 第63-64页 |
第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
5.1 学位论文工作总结 | 第64-65页 |
5.2 研究工作展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
在读硕期间发表的论文和参加的科研项目 | 第72页 |