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城市污水处理系统建模 版权信息
- ISBN：9787030710451
- 条形码：9787030710451 ; 978-7-03-071045-1
- 装帧：精装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
城市污水处理系统建模 内容简介
本书系统地论述了城市污水处理系统建模的主要理论、设计基础及应用实例，强调了加强城市污水处理系统建模的重要意义，旨在使读者了解城市污水处理过程建模的发展背景和研究现状，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它的参数学习和结构设计方法，特别是城市污水处理系统模型的参数学习算法和结构设计方法，为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。作为扩充知识，书中还介绍了城市污水处理系统建模的基本概念、体系结构、模型特性及发展趋势。
城市污水处理系统建模 目录
目录前言第1章 绪论11.1 城市污水处理系统概况21.1.1 城市污水处理系统工艺主要类型21.1.2 活性污泥法城市污水处理工艺简述61.1.3 厌氧/缺氧/好氧工艺简述71.2 城市污水处理系统特点81.2.1 城市污水处理系统的非线性81.2.2 城市污水处理系统的时变性101.2.3 城市污水处理系统的耦合性111.3 城市污水处理系统模型研究概述121.3.1 基于机理的城市污水处理系统模型121.3.2 基于过程数据的城市污水处理系统模型141.3.3 基于运行规律知识的城市污水处理系统模型171.4 城市污水处理系统建模的主要挑战191.4.1 城市污水处理系统过程信息获取191.4.2 城市污水处理系统模型设计201.4.3 城市污水处理系统模型验证201.5 章节安排21第2章 城市污水处理系统机理模型242.1 引言242.2 活性污泥法机理252.2.1 脱氮过程机理252.2.2 除磷过程机理272.2.3 沉淀过程机理282.3 活性污泥法机理模型292.3.1 活性污泥模型1号292.3.2 活性污泥模型2号332.4 活性污泥基准仿真模型392.4.1 活性污泥基准仿真模型1号392.4.2 活性污泥基准仿真模型2号412.5 本章小结44第3章 城市污水处理系统数据采集与处理453.1 引言453.2 城市污水处理系统数据特点453.2.1 城市污水处理系统数据规模性463.2.2 城市污水处理系统数据多样性463.2.3 城市污水处理系统数据价值性473.3 城市污水处理系统采集仪表483.3.1 城市污水处理系统采集仪表简介493.3.2 城市污水处理系统采集仪表选用和安装513.3.3 城市污水处理系统采集仪表性能523.4 城市污水处理系统数据采集533.4.1 城市污水处理系统数据获取533.4.2 城市污水处理系统数据传输543.4.3 城市污水处理系统数据存储563.5 城市污水处理系统数据处理583.5.1 城市污水处理系统数据清洗583.5.2 城市污水处理系统数据融合603.5.3 城市污水处理系统数据共享623.6 本章小结62第4章 城市污水处理系统知识获取与推理644.1 引言644.2 城市污水处理系统知识特点654.2.1 城市污水处理系统知识多样性654.2.2 城市污水处理系统知识复杂性664.2.3 城市污水处理系统知识易变性674.3 城市污水处理系统知识获取684.3.1 城市污水处理系统知识发现684.3.2 城市污水处理系统知识表示864.3.3 城市污水处理系统知识库构建894.4 城市污水处理系统知识推理914.4.1 城市污水处理系统知识搜索914.4.2 城市污水处理系统知识评价944.4.3 城市污水处理系统知识增值964.5 本章小结99第5章 数据驱动的城市污水处理系统建模1005.1 引言1005.2 数据驱动的城市污水处理系统模型构建1015.2.1 数据驱动的城市污水处理系统模型描述1015.2.2 数据驱动的城市污水处理系统输入/输出变量选取1015.2.3 数据驱动的城市污水处理系统模型设计1035.3 数据驱动的城市污水处理系统模型动态调整1045.3.1 数据驱动的城市污水处理系统模型参数更新1055.3.2 数据驱动的城市污水处理系统模型结构调整1065.4 数据驱动的城市污水处理系统模型应用案例1085.4.1 数据驱动的城市污水处理系统模型辅助变量选取1085.4.2 数据驱动的城市污水处理系统模型性能验证1095.4.3 城市污水处理过程出水生化需氧量预测1135.4.4 城市污水处理过程出水总磷浓度预测1175.5 数据驱动的城市污水处理系统模型应用平台1205.5.1 数据驱动的城市污水处理系统模型平台搭建1215.5.2 数据驱动的城市污水处理系统模型平台集成1215.5.3 数据驱动的城市污水处理系统模型平台应用效果1245.6 本章小结125第6章 知识驱动的城市污水处理系统建模1266.1 引言1266.2 知识驱动的城市污水处理系统模型构建1276.2.1 知识驱动的城市污水处理系统模型描述1276.2.2 知识驱动的城市污水处理系统输入/输出变量选取1276.2.3 知识驱动的城市污水处理系统模型设计1296.3 知识驱动的城市污水处理系统模型动态调整1306.3.1 知识驱动的城市污水处理系统模型参数更新1316.3.2 知识驱动的城市污水处理系统模型结构调整1326.4 知识驱动的城市污水处理系统模型应用案例1366.4.1 知识驱动的城市污水处理系统模型辅助变量选取1366.4.2 知识驱动的城市污水处理系统模型性能验证1366.4.3 城市污水处理过程出水生化需氧量预测1386.4.4 城市污水处理过程出水总磷浓度预测1416.5 知识驱动的城市污水处理系统模型应用平台1456.5.1 知识驱动的城市污水处理系统模型平台搭建1456.5.2 知识驱动的城市污水处理系统模型平台集成1456.5.3 知识驱动的城市污水处理系统模型平台应用效果1476.6 本章小结148第7章 机理和数据驱动的城市污水处理系统混合建模1507.1 引言1507.2 城市污水处理系统机理和数据分析与融合1517.2.1 城市污水处理系统机理和数据关联分析1517.2.2 城市污水处理过程机理和数据深度融合1527.3 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型构建1527.3.1 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型描述1537.3.2 机理和数据驱动的城市污水处理系统输入/输出变量选取1537.3.3 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型设计1557.4 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型动态调整1567.4.1 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型参数更新1577.4.2 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型结构调整1607.5 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型应用案例1627.5.1 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型辅助变量选取1627.5.2 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型性能验证1627.5.3 城市污水处理系统出水生化需氧量预测1657.5.4 城市污水处理系统出水总磷浓度预测1687.6 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型应用平台1727.6.1 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型平台搭建1727.6.2 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型平台集成1727.6.3 机理和数据驱动的城市污水处理系统模型平台应用效果1757.7 本章小结175第8章 数据和知识驱动的城市污水处理系统混合建模1768.1 引言1768.2 城市污水处理系统数据和知识信息分析与融合1778.2.1 城市污水处理系统数据和知识关联分析1778.2.2 城市污水处理系统数据和知识深度融合1788.3 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型构建1798.3.1 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型描述1798.3.2 数据和知识驱动的城市污水处理系统输入/输出变量选取1808.3.3 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型设计1828.4 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型动态调整1838.4.1 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型参数更新1848.4.2 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型结构调整1868.5 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型应用案例1888.5.1 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型辅助变量选取1898.5.2 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型性能验证1898.5.3 城市污水处理系统出水生化需氧量预测1928.5.4 城市污水处理系统出水总磷浓度预测1968.6 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型应用平台1998.6.1 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型平台搭建1998.6.2 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型平台集成1998.6.3 数据和知识驱动的城市污水处理系统模型平台应用效果2028.7 本章小结202第9章 多源信息驱动的城市污水处理系统混合建模2049.1 引言2049.2 城市污水处理系统多源信息分析与融合2059.2.1 城市污水处理系统多源信息关联分析2059.2.2 城市污水处理系统多源信息深度融合2059.3 多源信息驱动的城市污水处理系统模型构建2069.3.1 多源信息驱动的城市污水处理系统模型描述2079.3.2 多源信息驱动的城市污水处理系统输入/输出变量选取2079.3.3 多源信息驱动的城市污水处理系统模型设计2099.4 多源信息驱动的城市污水处理系统模型动态调整2129.4.1 多源信息驱动的城市污水处理系统模型参数更新2129.4.2 多源信息驱动的城市污水处理系统模型结构调整2149.5 多源信息驱动的城市污水处理系统模型应用案例2179.5.1 多源信息驱动的城市污水处理系统模型辅助变量选取2179.5.2 多源信息驱动的城市污水处理系统模型性能验证2179.5.3 城市污水处理过程出水生化需氧量预测2199.5.4 城市污水处理过程出水总磷浓度预测2239.6 多源信息驱动的城市污水处理系统模型应用平台2269.6.1 多源信息驱动的城市污水处理系统模型平台搭建2269.6.2 多源信息驱动的城市污水处理系统模型平台集成2279.6.3 多源信息驱动的城市污水处理系统模型平台应用效果2309.7 本章小结230第10章 城市污水处理系统建模发展趋势23210.1 城市污水处理运行全流程特征提取23310.2 城市污水处理运行全流程建模23410.3 城市污水处理运行全流程模型集成平台23510.4 本章小结236参考文献237
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城市污水处理系统建模 作者简介
韩红桂，北京工业大学研究生院副院长、教授、博士生导师。教育部工程研究中心主任、北京市重点实验室主任、中国自动化学会环境保护与自动化专业委员会秘书长。国家自然科学基金杰出青年基金获得者、国家自然科学基金优秀青年基金获得者、中国自动化学会青年科学家。研究方向为复杂系统智能控制理论与技术。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重大项目课题等多项。在国内外权威期刊上发表论文100余篇，获得授权中国/美国发明专利50余项，主持/参与制定国家/团体/地方标准10余项，获国家科学技术进步奖二等奖、教育部科学技术进步奖一等奖等。 刘峥，北京工业大学信息学部在读博士生。主要研究方向为智能计算、复杂工业过程智能建模与优化控制等。在IEEETransactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、《化工学报》等国内外期刊上发表学术论文10篇，授权中国发明专利1项、实用新型专利1项。 刘洪旭，北京工业大学信息学部在读博士生。主要研究方向为智能计算、人工神经网络、迁移学习、知识建模等。在IEEETransactions on Fuzzy Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics等国内外期刊上发表学术论文5篇，授权中国发明专利1项、美国发明专利1项。
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