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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