水环境系统智能化软测量与控制方法出版时间:2013年版内容简介 《水环境系统智能化软测量与控制方法》针对在废水处理等流程工业的生产过程中普遍存在着过程参数时变、难以在线实时检测,而且数学建模困难,因而不能实现实时闭环控制、不易保证产品质量的难题,研究水环境系统智能化的软测量方法,基于人工神经网络的污水处理过程参数的软测量模型,采用神经网络建模与遗传算法结合的优化控制方法,以及基于神经网络的水华短期预测方法,较系统地提出了一套基于人工智能的水环境系统软测量与控制的方案。可供从事废水处理系统测量控制和水华预测预警的研究人员参考,可作为环境工程、自动控制、信息工程等专业本科生与研究生的参考书。目录第1章 绪论1.1 水环境系统在线测量与控制存在的问题1.1.1 流程工业生产过程在线测量存在的问题1.1.2 污水处理过程在线测量与控制存在的问题1.2 水环境系统软测量与控制的研究现状1.2.1 软测量的基本思想1.2.2 软测量建模理论与方法的研究1.2.3 污水处理过程数学模型与软测量的研究1.2.4 污水处理过程控制方法的研究1.2.5 水华预测方法的研究1.3 研究目的和意义1.3.1 理论研究与学术价值1.3.2 研究的实际意义与应用前景1.4 本书研究的主要内容1.4.1 研究的主要内容1.4.2 本书结构第2章 水环境系统软测量原理2.1 软测量的基本内容2.2 软测量的原理及模型2.2.1 软测量的基本原理2.2.2 二次变量的选择2.2.3 测量数据的预处理2.2.4 软测量模型的建立2.3 软测量的实现2.4 本章小结第3章 基于PNN的污水处理软测量方法研究3.1 过程神经元网络(PNN)3.1.1 过程神经元3.1 _2过程神经元网络模型3.2 基于PNN的软测量方法及改进算法3.2.1 基于函数正交基的PNN学习算法3.2.2 基于函数正交基展开的PNN改进算法3.3 基于PNN的污水处理过程软测量3.3.1 软测量模型变量的选取3.3.2 软测量结构模型3.3.3 实验数据及软测量结果3.4 本章小结第4章 基于RBF神经网络的水处理过程建模方法4.1 RBF神经网络4.1.1 RBF函数及RBF神经元4.1.2 RBF网络的特点、映射机理……第5章 基于遗传算法的优化控制方法及实现第6章 基于神经网络的水华预测方法第7章 工作总结与展望参考文献 上一篇: 室内环境污染控制与检测 下一篇: 水环境遥感应用原理与案例