基于SVM的污水处理过程软测量建模研究
基于SVM的污水处理过程软测量建模研究【摘要】:针对污水处理中某些参数难以在线测量的情况,对建立污水处理过程控制参数及水质参数的软测量模型进行了研究,为进一步实现污水处理过程的参数
【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:X703
【目录】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-9
- 第1章 绪论9-14
- 1.1 课题的意义9-10
- 1.2 研究现状10-12
- 1.3 研究内容12-14
- 第2章 软测量技术概述14-19
- 2.1 概述14
- 2.2 软测量技术的研究14-16
- 2.2.1 辅助变量的选择及数据处理14-15
- 2.2.2 软测量模型的建立15-16
- 2.2.3 在线校正16
- 2.3 工程实例16-18
- 2.4 软测量技术应用与展望18-19
- 第3章 数据处理19-25
- 3.1 主元分析19-20
- 3.2 粗糙集理论20-25
- 3.2.1 知识的含义20
- 3.2.2 粗糙集的定义与集合的上近似和下近似20-23
- 3.2.3 决策属性表的约简23-25
- 第4章 神经网络与支持向量机25-37
- 4.1 神经网络25-28
- 4.1.1 BP神经网络25-26
- 4.1.2 BP学习算法26-28
- 4.2 用于回归估计的支持向量机简介28-36
- 4.2.1 统计学习理论28-29
- 4.2.2 支持向量机29-30
- 4.2.3 标准SVR算法30-35
- 4.2.4 构造核函数35
- 4.2.5 支持向量机在MATLAB中的实现35-36
- 4.3 比较分析36-37
- 第5章 污水处理工艺37-45
- 5.1 我国污水处理工艺现状37-39
- 5.1.1 水污染的概念和污染物类型37
- 5.1.2 我国活性污水处理工艺现状37-39
- 5.2 污水处理系统的重要参数39-42
- 5.3 污水生化处理过程建模42-45
- 第6章 污水处理系统软测量建模技术应用研究45-61
- 6.1 出水TN、TP及曝气池SVI在线检测的必要性45
- 6.2 出水TN的软测量45-54
- 6.2.1 基于支持向量机的建模研究45-50
- 6.2.2 基于BP神经网络的建模研究50-53
- 6.2.3 实验结果比较53-54
- 6.3 出水TP的软测量54-55
- 6.4 曝气池SVI的软测量55-57
- 6.5 基于集成控制器的污水处理软测量系统的开发方案57-61
- 6.5.1 系统的设计57
- 6.5.2 数据采集57-58
- 6.5.3 集成控制器硬件58
- 6.5.4 集成控制器软件58-59
- 6.5.5 污水处理软测量实测系统设计方案59-61
- 第7章 结束语61-63
- 7.1 主要结论61
- 7.2 本文的创新点61-62
- 7.3 后续工作展望62-63
- 致谢63-64
- 参考文献64-68
- 附录68-71
- 表B1 出水TN实验数据68-69
- 表B2 出水TP实验数据69-70
- 表B3 曝气池SVI实验数据70-71
- 攻读学位期间的研究成果71
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