城市污水处理厂数据挖掘及相关技术研究
城市污水处理厂数据挖掘及相关技术研究【摘要】:城市污水处理厂存在着“数据丰富,但信息贫乏”的现象。同时污水处理过程作为一个复杂的工业过程,它的数据跟商业、金融、生物学等领域的数据相
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:X703
【目录】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-12
- 第1章 绪论12-37
- 1.1 课题背景12-13
- 1.2 活性污泥工艺控制研究概况13
- 1.3 城市污水处理厂数据挖掘技术综述13-34
- 1.3.1 数据挖掘概述14-18
- 1.3.2 数据挖掘的模式和算法18-26
- 1.3.3 数据挖掘的应用与发展趋势26-28
- 1.3.4 城市污水处理厂数据挖掘的研究现状28-33
- 1.3.5 数据挖掘对城市污水处理厂的意义33-34
- 1.4 论文的主要工作和组织结构34-37
- 第2章 数据预处理技术研究37-56
- 2.1 数据预处理的主要算法37-51
- 2.1.1 数据集成37-38
- 2.1.2 数据清洗38-49
- 2.1.3 数据转换49-50
- 2.1.4 数据归约50-51
- 2.2 主题和应用双层导向的数据预处理技术51-55
- 2.3 本章小结55-56
- 第3章 城市污水量的非线性动力学分析和短时预测56-89
- 3.1 研究对象56-57
- 3.2 混沌概述57-60
- 3.2.1 混沌产生的原因57-59
- 3.2.2 混沌研究的历史与现状59-60
- 3.3 混沌时间序列的识别60-87
- 3.3.1 时间序列滤波处理60-63
- 3.3.2 相空间重构63-78
- 3.3.3 时间序列混沌性的识别78-87
- 3.4 城市污水量短时预测87-88
- 3.5 本章小结88-89
- 第4章 城市污水处理厂异常检测及异常征兆模式挖掘研究89-108
- 4.1 支持向量机89-91
- 4.2 改进的支持向量机91-93
- 4.2.1 非线性软间隔分类的改进91
- 4.2.2 多类分类的改进91-92
- 4.2.3 R_(WLOO)(α)对支持向量机的改进92
- 4.2.4 R_(WLOO)(α)的简化计算92-93
- 4.2.5 特征的选择93
- 4.3 遗传算法93
- 4.4 异常检测应用93-100
- 4.4.1 基本资料93-94
- 4.4.2 数据基本特征94-95
- 4.4.3 训练数据和测试数据的挑选95
- 4.4.4 异常检测结果和讨论95-100
- 4.5 污水处理厂异常征兆模式挖掘100-107
- 4.5.1 序列模式相异度101-102
- 4.5.2 异常征兆模式挖掘算法102-105
- 4.5.3 异常征兆模式挖掘应用实例105-107
- 4.6 本章小结107-108
- 第5章 活性污泥工艺仿真平台的构建108-143
- 5.1 COST的仿真标准平台108-117
- 5.1.1 COST标准平台的基本框架108-109
- 5.1.2 活性污泥1号模型109-111
- 5.1.3 二沉池双指数沉降模型111-113
- 5.1.4 COST标准平台的仿真结果113-117
- 5.2 基于COST标准平台的活性污泥膨胀仿真117-138
- 5.2.1 活性污泥膨胀机理117-120
- 5.2.2 污泥膨胀模型120-127
- 5.2.3 污泥膨胀模型仿真结果127-138
- 5.3 COST标准平台的异常仿真扩展模型138-142
- 5.3.1 泵故障仿真138-140
- 5.3.2 传感器故障仿真140-142
- 5.4 本章小结142-143
- 结论与展望143-145
- 参考文献145-162
- 附录 A 攻读博士学位期间发表的论文162-163
- 附录 B 攻读博士学位期间发表的著作目录163-164
- 附录 C 攻读博士学位期间参与的研究课题164-165
- 致谢165
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