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污水处理系统水质预测模型和综合效益模型构建的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 13:49:19
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污水处理系统水质预测模型和综合效益模型构建的研究【摘要】:污水处理过程具有多变量、非线性、时变性与随机性的特点,是一个巨复杂的系统,由于人们对复杂环境系统的认识受到条件限制,传统的

【摘要】:污水处理过程具有多变量、非线性、时变性与随机性的特点,是一个巨复杂的系统,由于人们对复杂环境系统的认识受到条件限制,传统的机理模型实际应用效果并不十分理想,模型的应用受到限制。而人工神经网络具有的自适应、自学习能力以及理论上逼近任意非线性连续映射的能力,特别适用于需要同时考虑许多因素和条件,不精确的、模糊的信息处理。本文从系统理论观点出发,采用BP神经网络对污水处理系统出水水质进行合理的预测。水质预测模型的建立可以有效的预测污水处理系统的工作动态,实现实时控制,保证系统持续、稳定、高效的运行。 针对现有污水处理设工艺方案的选择单纯考虑费用因素或水质因素,受人为主观影响较大,忽略系统的整体效应的现状。本文融合价值工程和系统论的观点,从污水处理工艺优选的原则出发,创新性的提出污水处理系统综合效益的概念,采用运筹学的方法对污水处理系统综合效益进行研究,为决策提供参考。 研究内容主要概括如下: (1)通过对神经网络预测模型的构建机理进行理论研究,论证了采用神经网络进行污水处理系统水质预测的可行性,并选择BP网络建立水质预测模型。 (2)从污水处理工艺优选的原则出发,提出了污水处理系统综合效益的概念,介绍了影响污水处理综合效益的因素,同时阐述了构建污水处理系统综合效益指标体系的必要性,并介绍了指标体系的设计原则、构建方法及构建步骤,选择主成分分析法建立污水处理系统综合效益模型。 (3)以A/O-MBR中试系统为研究对象,通过水质监测试验研究获得了大量的进出水水质数据。以MATLAB7.1为工具,利用样本数据建立了A/O-MBR中式系统水质预测模型,模型构建过程中,通过对网络进行一系列的优化设计和循环试算,确定了模型的结构和参数,即模型的拓扑结构为:一个输入层、一个隐含层及一个输出层的三层BP网络,其中输入层神经元为6个,输出层神经元为4个,隐含层节点数为12个;隐含层中的传递函数采用tansig函数,输出层中的传递函数采用purelin函数,网络训练函数采用trainscg函数。模型建立后采用检验样本进行验证,出水水质的相对误差范围为1.22%~28.67%。模型的预测误差在可接受的范围内,网络训练成功,网络性能能够满足实际应用的要求。 (4)以A~2/O、SBR、MBR三种污水处理工艺处理校园生活污水的工艺优选为例,借鉴层次分析法的思想构建了污水处理系统的综合效益指标体系,采用主成分分析法建立了各工艺的综合效益模型,分析得出各工艺的经济、技术、管理和综合效益情况。结果表明,综合考虑技术、经济和管理因素,MBR工艺的综合效益最好,推荐MBR工艺作为校园生活污水处理的工艺方案。 【关键词】:水质预测模型 综合效益模型 BP神经网络 主成分分析
【学位授予单位】:青岛理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:X703
【目录】:
  • 摘要8-10
  • Abstract10-12
  • 第1章 绪论12-20
  • 1.1 课题研究背景及意义12-13
  • 1.2 神经网络在污水处理系统水质预测中的应用13-15
  • 1.3 数据处理软件简介15-17
  • 1.4 论文研究内容及技术路线17-20
  • 1.4.1 研究内容17-18
  • 1.4.2 技术路线18-20
  • 第2章 模型构建的机理研究20-35
  • 2.1 水质预测模型的构建机理20-26
  • 2.1.1 人工神经网络应用于水质预测的可行性20-21
  • 2.1.2 BP网络基本原理及结构21-22
  • 2.1.3 样本数据的选择与预处理22-23
  • 2.1.4 BP网络结构的设计23-25
  • 2.1.5 BP网络的传递函数25-26
  • 2.2 综合效益模型的构建机理26-34
  • 2.2.1 综合效益的概念26
  • 2.2.2 污水处理工艺优选的原则26-27
  • 2.2.3 污水处理综合效益的影响因素27
  • 2.2.4 污水处理系统综合效益指标体系27-30
  • 2.2.5 主成分分析法概述30-34
  • 2.3 本章小结34-35
  • 第3章 水质预测模型的建立与应用研究35-58
  • 3.1 A/O-MBR中式系统试验研究35-38
  • 3.1.1 A/O-MBR中式系统概况35-36
  • 3.1.2 水质监测计划36-37
  • 3.1.3 水质监测结果37-38
  • 3.2 A/O-MBR中式系统神经网络预测模型的构建38-52
  • 3.2.1 数据预处理38-40
  • 3.2.2 网络模型拓扑结构的设计40-47
  • 3.2.3 网络参数的确定47-52
  • 3.3 神经网络模型的训练结果与分析52-56
  • 3.3.1 模型的训练检验52-55
  • 3.3.2 模型检验结果分析55-56
  • 3.4 模型建立的应用56
  • 3.5 本章小结56-58
  • 第4章 综合效益模型的建立与应用研究58-72
  • 4.1 综合效益模型的构建58-61
  • 4.1.1 数据预处理58-59
  • 4.1.2 主成分提取59-60
  • 4.1.3 综合效益值的计算60-61
  • 4.2 综合效益模型的应用61-71
  • 4.2.1 数据选取61-63
  • 4.2.2 效益值计算63-69
  • 4.2.3 综合效益值的计算69-71
  • 4.3 本章小结71-72
  • 第5章 结论与建议72-74
  • 5.1 结论72-73
  • 5.2 建议73-74
  • 参考文献74-78
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作78-80
  • 1 发表的学术论文78-79
  • 2 进行的科研工作79-80
  • 致谢80-81
  • 附件81-85


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