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两级DTRO对垃圾渗滤液中污染物的去除特性及基于神经网络的仿真研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第6-7页 | | abstract | 第7-8页 | | 第1章 绪论 | 第11-25页 | | 1.1 前言 | 第11页 | | 1.2 垃圾渗滤液概述 | 第11-14页 | | 1.2.1 垃圾渗滤液的产生及来源 | 第11-12页 | | 1.2.2 垃圾渗滤液的特点 | 第12-13页 | | 1.2.3 垃圾渗滤液的危害 | 第13页 | | 1.2.4 垃圾渗滤液处理难点 | 第13-14页 | | 1.3 我国垃圾渗滤液处理现状 | 第14-15页 | | 1.4 垃圾渗滤液处理工艺概述 | 第15-16页 | | 1.5 DTRO工艺概述 | 第16-19页 | | 1.6 人工神经网络介绍 | 第19-22页 | | 1.6.1 人工神经网络 | 第19页 | | 1.6.2 BP神经网络 | 第19-22页 | | 1.7 研究的背景意义和内容 | 第22-25页 | | 1.7.1 研究的背景意义 | 第22-23页 | | 1.7.2 研究内容 | 第23-25页 | | 第2章 两级DTRO膜系统工艺原理 | 第25-35页 | | 2.1 垃圾填埋场情况介绍 | 第25-26页 | | 2.2 工艺设计 | 第26-28页 | | 2.3 DTRO膜系统工作原理 | 第28-32页 | | 2.4 论文实验平台及检测项目 | 第32-34页 | | 2.5 本章小结 | 第34-35页 | | 第3章 两级DTRO膜系统对污染物的去除特性 | 第35-39页 | | 3.1 两级DTRO膜系统对COD的去除特性 | 第36-37页 | | 3.2 两级DTRO膜系统对氨氮的去除特性 | 第37页 | | 3.3 两级DTRO膜系统对电导率的去除特性 | 第37-38页 | | 3.4 本章小结 | 第38-39页 | | 第4章 两级DRTO系统仿真模拟 | 第39-51页 | | 4.1 BP神经网络模型的建立 | 第39-45页 | | 4.1.0 模型建立平台 | 第39页 | | 4.1.1 样本数据的选取及预处理 | 第39-41页 | | 4.1.2 建立BP神经网络模型 | 第41-43页 | | 4.1.3 模型的预测与检验 | 第43-45页 | | 4.2 变参数的出水氨氮预测 | 第45-50页 | | 4.3 本章小结 | 第50-51页 | | 第5章 结论和建议 | 第51-53页 | | 致谢 | 第53-54页 | | 参考文献 | 第54-58页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第58页 |
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论文编号BS3621764，这篇论文共58页
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