软测量技术在污水处理中的应用研究

【摘要】： 本文的主要研究方向是考虑如何应用软测量技术解决污水处理过程中出水水质参数的难测问题。将软测量技术应用于污水处理过程，建立出水水质参数的软测量模型，以解决水质参数只能通过人工化验来确知的问题，从而实现污水处理过程的实时计算机监测和预报，最终实现出水的优化排放。 本文研究的内容主要有以下两大方面： 一、对软测量技术进行综述。 介绍了软测量技术的数学描述形式及工程化设计与实现的步骤。详细阐述了软测量建模方法中回归分析和人工神经网络两种方法的基本原理； 二、对软测量技术在污水处理中的应用的研究。 这是本文的核心部分。首先介绍了相关污水处理的工艺流程，然后在此基础上在MATLAB开发环境下应用回归分析和人工神经网络两种方法分别建立起污水处理过程主导变量的三个软测量模型(多元线性回归模型、多元逐步回归模型和BP网络模型)，并对结果进行比较与分析。最后对下阶段的研究工作作出一定建议。 【关键词】：软测量技术 污水处理 主导变量 辅助变量 回归分析 人工神经网络 软测量模型
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：TP399
【目录】：

• 第一部分 软测量技术35-54
• 第一章 软测量技术综述36-40
• 1．1 软测量技术的数学描述36-37
• 1．2 软测量器的工程化设计及实现37-40
• 第二章 软测量建模方法探讨40-54
• 2．1 多元线性回归分析的基本原理介绍40-47
• 2．1．1 多元线性回归模型（MLR）40-41
• 2．1．2 多元线性回归模型的参数估计41-42
• 2．1．3 多元逐步回归模型（MSR）42-47
• 2．2 人工神经网络的基本原理介绍47-54
• 2．2．1 概述47-48
• 2．2．2 人工神经元模型48-49
• 2．2．3 BP网络的基本结构和算法49-52
• 2．2．4 BP网络的改进算法52-54
• 第二部分 软测量技术在污水处理中的应用54-91
• 第三章 污水生物处理过程工艺介绍及参数分析55-59
• 3．1 A~2/O法工艺流程介绍55-56
• 3．2 污水水质参数介绍及出水水质标准56-58
• 3．2．1 污水水质参数介绍56-57
• 3．2．2 出水水质排放标准57-58
• 3．3 实现污水处理水质参数软测量的意义58-59
• 第四章 污水生物处理过程的软测量模型59-91
• 4．1 数据采集及预处理59-61
• 4．1．1 主导变量和辅助变量的确定59-60
• 4．1．2 数据采集和预处理60-61
• 4．2 统计回归软测量模型的建立61-76
• 4．2．1 数据的归一化处理61-63
• 4．2．2 多元线性回归模型（MLR）的建立63-69
• 4．2．3 多元函数回归模型（MSR）的建立69-76
• 4．3 BP神经网络软测量模型的建立76-89
• 4．3．1 BP网络的设计76-81
• 4．3．2 数据的标准化处理81
• 4．3．3 BP神经网络模型的建立81-89
• 4．4 结论89-91
• 致谢91-92
• 参考文献92-93

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