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基于神经网络的污水处理自适应控制方法初探

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基于神经网络的污水处理自适应控制方法初探
论文目录
 
致谢第1-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-23页
  1.1 研究背景第14-15页
  1.2 神经网络及其在污水处理领域应用现状第15-21页
    1.2.1 神经网络第15-19页
    1.2.2 神经网络在污水处理领域的应用现状第19-21页
  1.3 研究内容与方法第21-23页
第二章 基于Python的BSM1基准仿真平台构建第23-34页
  2.1 ASM1机理模型第23-27页
    2.1.1 模型变量与参数第24-26页
    2.1.2 污水处理生化反应过程第26页
    2.1.3 表观反应速率第26-27页
  2.2 BSM1基准仿真平台第27-32页
    2.2.1 生化反应池模型第28-29页
    2.2.2 沉淀池模型第29-31页
    2.2.3 出水水质评价指标第31-32页
  2.3 基于Python的BSM1基准仿真平台构建第32-33页
  2.4 小结第33-34页
第三章 基于GRU循环神经网络的污水负荷预测分析第34-63页
  3.1 引言第34-35页
  3.2 时间序列分析方法第35-38页
    3.2.1 线性时间序列分析方法第35-36页
    3.2.2 非线性时间序列分析方法第36-38页
  3.3 基于GRU循环神经网络的BSM1基准仿真平台进水预测分析第38-56页
    3.3.1 问题识别第38-41页
    3.3.2 ARMA模型预测分析第41-48页
    3.3.3 前馈神经网络预测分析第48-51页
    3.3.4 GRU循环神经网络预测分析第51-56页
  3.4 基于GRU循环神经网络的垃圾填埋场渗滤液产量预测分析第56-62页
    3.4.1 填埋场渗滤液产生源分析第56-58页
    3.4.2 半经验线性回归模型预测分析第58-60页
    3.4.3 GRU循环神经网络预测分析第60-62页
  3.5 小结第62-63页
第四章 基于DQN强化学习的污水处理自适应控制研究第63-78页
  4.1 引言第63页
  4.2 强化学习第63-65页
  4.3 基于DQN强化学习的BSM1基准仿真平台自适应控制研究第65-70页
    4.3.1 模型构建第66-67页
    4.3.2 仿真实验结果第67-70页
  4.4 基于DQN强化学习的微氧曝气SFA0~4处理工艺的自适应控制研究第70-76页
    4.4.1 工艺概述与试验装置第70-72页
    4.4.2 模型构建第72-73页
    4.4.3 反应器运行结果第73-76页
  4.5 小结第76-78页
第五章 结论与展望第78-80页
  5.1 研究结论第78页
  5.2 主要创新点第78-79页
  5.3 研究展望第79-80页
参考文献第80-84页
作者简历第84-85页
附录第85-96页

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