基于混合递阶遗传算法的RBF网络优化及在BOD软测量中的应用



基于混合递阶遗传算法的RBF网络优化及在BOD软测量中的应用

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基于混合递阶遗传算法的RBF网络优化及在BOD软测量中的应用

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-9页
插图索引	第9-10页
插表索引	第10-11页
第一章绪论	第11-14页
· 课题背景及研究意义	第11页
· 国内外研究现状	第11-12页
· 国外水质软测量的研究现状	第11-12页
· 国内水质软测量的研究现状	第12页
· 课题研究的主要内容及章节安排	第12-14页
第二章软测量技术的研究及软测量模型的设计	第14-26页
· 软测量技术的基本理论	第14-15页
· 软测量技术的数学描述	第14页
· 软测量技术的应用条件	第14页
· 软测量技术的用途及意义	第14-15页
· 软测量技术的分类	第15-21页
· 软测量模型的设计	第21-25页
· 辅助变量的初选	第21-22页
· 现场数据采集与数据预处理	第22-23页
· 辅助变量的精选	第23-24页
· 建立软测量模型	第24页
· 离线训练模型	第24页
· 模型的在线校正	第24-25页
· 基于神经网络的软测量模型的可行性分析	第25页
· 基于神经网络的软测量模型存在的问题分析	第25页
· 本章小结	第25-26页
第三章神经网络与遗传算法	第26-39页
· 神经网络	第26-31页
· 神经网络的概念	第26页
· 神经网络的几种基本类型	第26-27页
· 神经网络的学习算法	第27-28页
· RBF神经网络的结构	第28-29页
· RBF神经网络的基本学习算法	第29-31页
· 遗传算法	第31-37页
· 遗传算法的描述	第31-32页
· 编码方式及适应度函数	第32-34页
· 遗传算法的操作	第34-36页
· 控制参数的选择	第36页
· 遗传算法的特点	第36-37页
· 混合递阶遗传算法优化RBF网络参数	第37-38页
· 本章小结	第38-39页
第四章污水处理工艺	第39-44页
· 水污染的概念和污染物类型	第39页
· 我国污水处理工艺现状	第39-40页
· 污水处理关键水质参数及水质排放标准	第40-42页
· 污水处理关键水质参数	第40-41页
· 进水水质及排放标准	第41-42页
· 生化需氧量(BOD)的检测	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第五章基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD软测量模型	第44-55页
· 输入变量的选择及PCA算法	第44-46页
· 输入变量的选择	第44页
· 主元分析的概念	第44页
· 主元分析的算法	第44-46页
· 混合递阶遗传算法的参数设计	第46-47页
· 软测量建模的主要步骤	第47-49页
· 软测量模型的仿真分析与比较	第49-54页
· 软测量模型的仿真结果	第49-52页
· 仿真结果比较	第52-54页
· 本章小结	第54-55页
第六章结论和展望	第55-57页
· 结论	第55页
· 工作展望	第55-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第61-62页
附录B 出水BOD实验数据	第62-65 页

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