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遗传算法和神经网络在污水处理控制及监测系统中的应用研究
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遗传算法和神经网络在污水处理控制及监测系统中的应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-7 页
1 绪论第7-11 页
　　· 课题背景及研究意义第7-8 页
　　· 污水处理控制系统现状第8-9 页
　　· 污水处理检测系统现状第9 页
　　· 本文所完成的主要工作第9-11 页
2 活性污泥污水处理系统概述第11-20 页
　　· 城镇污水处理技术第11 页
　　· 活性污泥污水处理系统第11-15 页
　　　　· 活性污泥法的基本流程及原理第12-13 页
　　　　· 活性污泥系统的主要工艺参数第13-14 页
　　　　· 污水处理控制策略分析第14-15 页
　　· 活性污泥污水处理系统模型的发展第15-16 页
　　· 国外活性污泥数学模型的研究和应用第16-18 页
　　· 国内活性污泥数学模型的研究和应用第18-19 页
　　· 本章小结第19-20 页
3 活性污泥污水处理系统模型的建立与分析第20-32 页
　　· 活性污泥污水处理系统模型的建立第20-23 页
　　　　· 模型转换第21 页
　　　　· 可行性分析第21-22 页
　　　　· 建立变参数系统模型第22-23 页
　　· 稳定性分析第23-24 页
　　· 可控性分析第24-25 页
　　　　· 理论基础第24-25 页
　　　　· 可控性分析第25 页
　　· 状态反馈控制设计第25-31 页
　　　　· 状态反馈设计理论及方法第25-30 页
　　　　· 状态反馈控制设计第30-31 页
　　· 本章小结第31-32 页
4 基于遗传算法的 PID 参数整定的实现第32-43 页
　　· PID 参数整定问题的提出第32-33 页
　　　　· PID 各参数对系统控制特性的影响第32 页
　　　　· 污水处理PID 控制系统参数整定存在的问题分析第32-33 页
　　· 遗传算法第33-36 页
　　　　· 遗传算法基本概念第33-34 页
　　　　· 遗传算法的设计与实现第34-36 页
　　· 遗传算法对PID 参数优化的实现第36-42 页
　　　　· 遗传算法优化方案的设计第36-38 页
　　　　· 仿真结果与分析第38-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
5 基于 GABP 神经网络的 BOD 软测量的实现第43-60 页
　　· 软测量技术第43-44 页
　　　　· 软测量技术概述第43 页
　　　　· 软测量基本方法第43-44 页
　　· 人工神经网络第44-52 页
　　　　· 人工神经网络概述第44-45 页
　　　　· BP 神经网络第45-51 页
　　　　· 遗传算法在神经网络中的应用第51-52 页
　　· 基于GABP 神经网络的BOD 软测量模型实现第52-59 页
　　　　· 数据来源与数据预处理第52-53 页
　　　　· 确定辅助变量和神经网络结构第53 页
　　　　· GABP 算法第53-55 页
　　　　· 仿真结果与分析第55-59 页
　　· 本章小结第59-60 页
6 结论与展望第60-62 页
　　· 论文总结第60 页
　　· 后续工作及展望第60-62 页
致谢第62-63 页
参考文献第63-66 页
附录第66-69 页
　　· 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第66-67 页
　　· 第4章GA算法适应度函数程序第67-69 页
　　· 第5章GABP算法适应度函数程序第69页

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