基于遗传优化BP神经网络的污水处理水质预测研究
基于遗传优化BP神经网络的污水处理水质预测研究【摘要】:在污水处理的技术工艺中,活性污泥污水处理法是一种相对较为先进成熟的处理工艺技术。但是污水处理的工艺过程受到许多动态时变因素影
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:X703;TP18
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 绪论10-13
- 1.1 课题背景及研究意义10-11
- 1.2 污水处理工作的技术现状11
- 1.3 污水处理检测系统现状11-12
- 1.4 课题来源与主要研究内容12-13
- 第二章 活性污泥处理系统及建模仿真概述13-21
- 2.1 污水处理技术简介13-15
- 2.1.1 污水处理过程13-14
- 2.1.2 污水主要水质参数及出水水质标准14-15
- 2.2 活性污泥污水处理系统15-17
- 2.3 活性污泥污水处理系统的建模17-20
- 2.3.1 数学模型17-18
- 2.3.2 智能模型18-19
- 2.3.3 混合模型19-20
- 2.4 本章小结20-21
- 第三章 基于 BP 神经网络的水质预测21-42
- 3.1 预测意义及可行性21
- 3.2 人工神经网络概述21-30
- 3.2.1 人工神经网络的发展及趋势23-25
- 3.2.2 人工神经网络的特点25
- 3.2.3 BP 神经网络25-30
- 3.3 基于 BP 神经网络的水质预测模型实现30-40
- 3.3.1 数据选择与预处理32-37
- 3.3.2 基于 BP 神经网络的水质预测模型仿真37-40
- 3.4 结果分析40-41
- 3.5 本章小结41-42
- 第四章 基于 GABP 神经网络的水质预测42-65
- 4.1 GABP 神经网络用于水质预测的意义及有效性42-43
- 4.2 遗传算法概述43-55
- 4.2.1 遗传算法发展及现状43-46
- 4.2.2 遗传算法的特点及优势46-48
- 4.2.3 遗传算法的原理48-53
- 4.2.4 遗传算法的应用53-55
- 4.3 基于 GABP 神经网络的水质预测模型实现55-61
- 4.3.1 遗传算法优化神经网络的实现可能及方法步骤55-59
- 4.3.2 基于 GABP 神经网络的水质预测模型仿真59-61
- 4.4 两种仿真结果对比分析61-64
- 4.5 本章小结64-65
- 结论和展望65-67
- 5.1 全文总结65-66
- 5.2 后续工作和展望66-67
- 参考文献67-70
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果70-71
- 致谢71-72
- 答辩委员会对论文的评定意见72
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