文档介绍：摘要城市污水处理厂存在着“数据丰富,但信息贫乏”的现象。同时污水处理过程作为一个复杂的工业过程,它的数据跟商业、金融、生物学等领域的数据相比具有不同的特点:萘烤薮蟆⒏;;模态性。基于这样一个事实,本文从数据预处理技术、城市污水量的非线性动力学分析和预测、城市污水处理厂异常检测与异常征兆模式挖掘、活性污泥工艺仿真平台的构建和扩展等多个方面研究了城市污水处理厂数据挖掘的理论和方法,主要工作和创新总结如下:谑菰ご砑际醴矫妫允菁伞⑹萸逑础⑹葑;缓褪莨樵嫉一系列的数据预处理技术进行了研究,并给出了相应的一系列算法。在这些研究的基础上,提出主题和应用双层导向的数据预处理技术,并利用这种技术设计了三个不同主题应用的数据预处理过程。诔鞘形鬯康姆窍咝远ρХ治龊驮げ夥矫妫紫榷訥惴ā⑿榧俳诜ā方法、自相关函数法、互信息量法和算法等相空间重构技术进行了研究,并用这些技术进行了相空间重构。在此基础上,通过最大指数、邻近返回点图分析吞娲莘分析判断城市污水水量时间序列存在混沌。基于这一结论对时间序列进行预测。利用神经网络对相空间重构的输入、输出矢量进行学习和训练得到一个能拟合输入、输出的神经网络模型。然后利用此模型对城市污水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果。诔鞘形鬯沓б斐<觳庥胍斐U髡啄J酵诰蚍矫妫攵晕鬯沓据类分布极不平衡和代价敏感等特点,利用吐灾С窒蛄炕琒懈慕糜谖鬯砉痰囊斐<觳狻@靡糯惴珿对改进支持向量机的全局最优化问题进行求解。此外为这种改进的支持向量机设计了一种简化算法,提高了运算速度。实际的运算结果显示,这种改进的支持向量机与标准的蜕窬绫冉希猿鞘形鬯沓У囊斐5募测可以取得较好的效果。异常产生前会出现一些征兆,为了尽早地识别这些征兆以便及时的采取相应措施,避免异常的产生,本文利用异常征兆模式挖掘的方法来解决这一问题。首先定义序列模式相异度来区别正常模式与异常征兆模式,在此基础上提出基于滑动窗口的异常征兆模式挖掘算法。实际应用的结果表明,该算法可以提前识别出异常的征兆模式。博士学位论文
诨钚晕勰喙ひ辗抡嫫教ǖ墓菇ê屠┱狗矫妫紫榷怨仕团分蘅蒲Ъ际跹芯亢献髯橹提出的污水仿真标准平台进行了研究。在此基础上,对的污水仿真标准平台进行扩展,使扩展后的平台能够对处理过程的异常进行仿真。其中扩展的重点是活性污泥膨胀模型:生物反应器的部分用模型概括了动力学选择理论、微生物衰减理论、营养物扩散理论和有机物贮存理论,二沉池部分根据丝状菌骨架理论对双指数沉降模型进行了改进。整个模型能够模拟污水量、曝气量、底物浓度和氮浓度四个变量引发的污泥膨胀。模拟结果跟理论分析是一致的。此外模型还在传感器故障和执行装置故障等方面进行了扩展,使扩展后的平台能仿真污水处理过程的大部分异常。扩展后的仿真平台在过程模型化、控制策略构造和评价、员工培训、趋势预报、环境风险评测等方面有广泛的应用前景。关键词:城市污水处理厂;数据挖掘;非线性动力学分析;城市污水量预测;异常检测;异常征兆模式挖掘;仿真平台的扩展城市污水处理厂数据挖掘及相关技术研究.,
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衢毖作者签名:美日期:砘晁暝聑姐⒈C芸冢凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤薹。日期:加瓿г卤蛉学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书湖南大学日期:及勿闒月≯本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇⒉槐C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉按纭何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡作者签名:被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编编本学位论文。本学位论文属于导师签名
第滦髀课题背景永是入炎发展不可缺少的自然资源,是人类和一切生物赖以生存的物质基础,也是工农业嫩产中不可替代的重要资源。水资源数量在全球分布是不均匀的,各国水资源丰缺程度楣差缀大。我国水资源总量为诹⒎矫祝谡贤赖位。缝对量虽然事富,谨由予入口多,人均水资源占有量却大大低于世界平均水平,仪列世界第饭,供求问蹶十分突出。而且随麓人口的迅遴增长,人均水资源每年在递减。从淡水资源看,世界人均占畜量为⒎矫祝夜⒎胶骨倭央ξ砭眯搴溆辛勘