基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過(guò)程建模及仿真的研究

【摘要】：為了保護(hù)有限的水資源，保證國(guó)家可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略，必須大力發(fā)展我國(guó)的污水處理事業(yè)。在污水處理工藝中，活性污泥法是一種比較先進(jìn)的工藝，而且也比較適合我國(guó)國(guó)情。但是污水處理受到進(jìn)水水質(zhì)、水量、設(shè)備、工藝等諸多因素影響，過(guò)程復(fù)雜，水質(zhì)變化具有非線性及非確定性特征。傳統(tǒng)的污水處理出水水質(zhì)預(yù)測(cè)ASM系列模型由于涉及的反應(yīng)過(guò)程和參數(shù)較多，許多參數(shù)缺乏成熟的測(cè)定方法，實(shí)際應(yīng)用效果并不十分理想。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行運(yùn)算、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、容錯(cuò)性的能力，特別適用于需要同時(shí)考慮許多因素和條件，不精確的、模糊的信息處理。因此，研究對(duì)污水處理過(guò)程的建模和仿真技術(shù)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本文就處理污水反應(yīng)過(guò)程中，對(duì)降解有機(jī)物、硝化與反硝化、除磷過(guò)程反應(yīng)有影響的工藝參數(shù)進(jìn)行了分析，深入分析了現(xiàn)有的幾種建模的方法，并且給出該過(guò)程建模和仿真技術(shù)的發(fā)展方向。研究了基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的活性污泥法污水處理系統(tǒng)建模方法，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立污水處理過(guò)程模型是有效可行的。以MATLAB6.5為計(jì)算平臺(tái)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層。通過(guò)工藝分析，確定6個(gè)進(jìn)水水質(zhì)指標(biāo)即水量、PH值、溫度、COD(化學(xué)含氧量)、硫化物、MLSS(指1升進(jìn)水所含的揮發(fā)性懸浮固體)為輸入神經(jīng)元；出水COD濃度為輸出神經(jīng)元。通過(guò)對(duì)某污水處理站的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，分析影響B(tài)P網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率和預(yù)測(cè)精度的影響因素，主要從隱含層神經(jīng)元數(shù)量、訓(xùn)練次數(shù)、隱含層激勵(lì)函數(shù)、學(xué)習(xí)樣本數(shù)量幾個(gè)方面對(duì)該廠污水處理站出水COD濃度預(yù)測(cè)BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了優(yōu)化，確定了污水處理站出水水質(zhì)預(yù)測(cè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后運(yùn)用聚類(lèi)分析法、主成分分析法去除了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中有離群趨勢(shì)的5個(gè)點(diǎn)，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分為6類(lèi)，從每類(lèi)中選取2／3作為學(xué)習(xí)樣本，其余數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。通過(guò)驗(yàn)證表明，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果同監(jiān)測(cè)出水COD濃度相對(duì)誤差最高為9.6％，最低為0.3％，平均相對(duì)誤差為3.8％，識(shí)別率達(dá)到84.6％，具有較高的精度，能滿足水質(zhì)預(yù)測(cè)實(shí)際要求。最后采用LabVIEW軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)了污水處理過(guò)程仿真軟件，初步實(shí)現(xiàn)了曝氣池和二沉池的反應(yīng)機(jī)理。本文的研究對(duì)我國(guó)污水處理過(guò)程的模型發(fā)展和仿真技術(shù)的開(kāi)發(fā)有一定借鑒意義，但由于條件和時(shí)間的限制，尚有許多方面有待改進(jìn)和深入探討。 【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 污水處理 建模 水質(zhì)預(yù)測(cè) LabVIEW
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類(lèi)號(hào)】：X703
【目錄】：

• 聲明4
• AFFIRMATION4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 我國(guó)的水資源及污水處理狀況概述12
• 1.2 污水處理工作的技術(shù)現(xiàn)狀12-14
• 1.3 課題的來(lái)源與主要研究?jī)?nèi)容14-16
• 第2章 污水處理工藝及建模仿真概述16-30
• 2.1 污水處理簡(jiǎn)介16-20
• 2.2 活性污泥污法20-23
• 2.3 污水處理過(guò)程模型及仿真技術(shù)23-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述30-42
• 3.1 數(shù)據(jù)選擇、預(yù)處理30-31
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述31-35
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過(guò)程模型35-39
• 3.4 基于RBF徑向基網(wǎng)絡(luò)的污水處理過(guò)程模型39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型建立及優(yōu)化42-50
• 4.1 污水處理站出水COD預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建42-44
• 4.2 仿真結(jié)果與分析44-46
• 4.3 污水處理站出水COD預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化46-49
• 4.4 污水處理站出水COD預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確定49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用與驗(yàn)證50-61
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)50-52
• 5.2 污水處理站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理52-58
• 5.3 預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的驗(yàn)證58-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第6章 污水處理過(guò)程仿真軟件開(kāi)發(fā)61-72
• 6.1 虛擬儀器LabVIEW概述61-64
• 6.2 活性污泥法污水處理過(guò)程仿真軟件開(kāi)發(fā)64-71
• 6.3 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79-80
• 中文詳細(xì)摘要80-91

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虛擬數(shù)字存儲(chǔ)示波器高速數(shù)據(jù)采集卡的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    邱寄帆

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高階自組織映射及其學(xué)習(xí)算法    房育棟;余英林;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制在溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用    王曉曄;杜朝輝;呂德忠;劉建峰;

基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期氣候預(yù)測(cè)模型(摘要)    金龍;吳建生;

基于MATLAB的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)(ANFIS)的應(yīng)用    申偉;張?jiān)?

BP算法和PSO算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的研究    田艷兵;

數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)同應(yīng)用    于翔

干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷

江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過(guò)鑒定    鄒麗梅 陳耀群

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開(kāi)復(fù)雜工藝“黑箱”    記者 孫剛

軌交“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”觸動(dòng)創(chuàng)新神經(jīng)    本報(bào)首席記者 任荃　實(shí)習(xí)生 史博臻

當(dāng)布線系統(tǒng)遭遇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    計(jì)算機(jī)世界實(shí)驗(yàn)室 韓勖

給導(dǎo)彈植入“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”    曹建兵 李祖兵 特約記者 何天進(jìn) 本報(bào)記者 于莘明

ICT強(qiáng)壯奧運(yùn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”    韓婷婷

“潮濕計(jì)算機(jī)”：擁有人類(lèi)智慧的超級(jí)大腦    譚薇

人老了，大腦仍能形成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    

面向多智能體和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制研究    文敦偉

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌加密算法及其在下一代互聯(lián)網(wǎng)安全通信中的應(yīng)用研究    劉年生

混沌理論在徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究    丁濤

基于遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究    吳大宏

蔬菜顏色質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的構(gòu)建及應(yīng)用研究    劉靜波

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠心病證候診斷標(biāo)準(zhǔn)與藥效評(píng)價(jià)模型研究    杜文斌

參數(shù)化模糊遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在植物病害預(yù)測(cè)的應(yīng)用    熊雪梅

連續(xù)感知器學(xué)習(xí)算法的有限收斂性及連續(xù)距離轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    邵郅邛

基于視覺(jué)傳感的藥芯焊絲水下焊接焊縫自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)    石永華

電站鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行與應(yīng)用研究    李智

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷的研究與實(shí)現(xiàn)    楊立儒

基于決策樹(shù)和遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用    邢遠(yuǎn)凱

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的H型鋼粗軋工藝參數(shù)優(yōu)化研究    劉蘭蘭

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的月降水預(yù)報(bào)模型在洪澤湖的應(yīng)用研究    高寶建

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)主動(dòng)控制研究    田鵬明

發(fā)動(dòng)機(jī)裂解設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究    姜宇

基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究    陳少華

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時(shí)間預(yù)測(cè)研究    來(lái)建波

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦深埋硐室軟巖流變參數(shù)反演分析    閆超

時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析    段成均