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软测量技术在污水处理中的应用研究

作　者: 彭向华
导　师: 冯丽辉
学　校: 昆明理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
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
分类号: TP399
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
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内容摘要

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。

全文目录

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

软测量技术在污水处理中的应用研究

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