基于人工智能的污水處理溶解氧濃度建模與控制
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基于人工智能的污水處理溶解氧濃度建模與控制
論文目錄
摘要第1-6頁
Abstract第6-10頁
第1章 緒論第10-16頁
·課題的研究背景第10-11頁
·人工智能控制研究的發(fā)展現狀第11-12頁
·污水處理智能控制的研究現狀與存在的問題第12-13頁
·課題研究的意義第13-14頁
·課題來源及預期研究結果第14頁
·研究內容與論文結構第14-16頁
第2章 活性污泥法污水處理基本工藝與技術第16-22頁
·活性污泥法的產生與發(fā)展第16頁
·活性污泥法的形態(tài)與性質第16-17頁
·活性污泥法基本工藝概述第17-20頁
·傳統(tǒng)推流式第17-18頁
·逐步曝氣式第18-19頁
·接觸穩(wěn)定式第19頁
·完全混合式第19-20頁
·影響曝氣池中好氧微生物生長的主要因素第20-21頁
·本章小結第21-22頁
第3章 模糊控制與人工神經網絡基礎理論第22-33頁
·模糊控制系統(tǒng)的一般描述第22頁
·模糊邏輯推理第22-23頁
·基本模糊控制器的設計第23-27頁
·模糊化和解模糊化第24-26頁
·模糊控制規(guī)則的選取第26頁
·量化因子和比例因子的選擇第26-27頁
·神經網絡概述第27-32頁
·神經元模型第28-29頁
·神經網絡結構第29-30頁
·神經網絡學習算法第30-32頁
·本章小結第32-33頁
第4章 基于自適應模糊神經網絡控制的污水處理系統(tǒng)設計第33-52頁
·引言第33-34頁
·活性污泥系統(tǒng)的理想化模型建立第34-39頁
·經典活性污泥法動力學模型的發(fā)展第34頁
·傳統(tǒng)推流式活性污泥法理想數學模型的建立第34-39頁
·自適應模糊神經網絡控制的污水處理系統(tǒng)第39-47頁
·ANFIS 自適應模糊神經推理系統(tǒng)結構第40-42頁
·ANFIS 控制器最優(yōu)參數的確定第42-46頁
·模糊神經網絡控制系統(tǒng)模型第46-47頁
·污水處理系統(tǒng)仿真結果分析第47-50頁
·本章小結第50-52頁
第5章 基于模糊神經網絡 PID 控制的污水處理系統(tǒng)仿真研究第52-68頁
·引言第52頁
·活性污泥法污水處理系統(tǒng)第52-54頁
·模糊神經網絡PID 控制第54-64頁
·模糊神經網絡PID 控制系統(tǒng)結構第54-56頁
·動態(tài)遞歸網絡模型辨識第56-59頁
·模糊神經網絡結構第59-63頁
·模糊神經網絡PID 控制算法第63-64頁
·污水處理系統(tǒng)仿真研究第64-67頁
·本章小結第67-68頁
結論第68-70頁
參考文獻第70-76頁
攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果第76-77頁
致謝第77-78頁
作者簡介第78頁
論文編號BS451166,這篇論文共78頁
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