臺灣博碩士論文加值系統

本研究主要目的為: (1) 探討倒傳遞類神經網路、模糊系統，結合基因演算法並應用灰關聯分析法篩選系統參數以建立模擬模型; (2)建立灰色系統模式將其進行長期預測，判斷其是否適於進行長期預測; (3) 比較上述三種不同建模方式分別對於廢水生物處理程序出流水水質之預測效能及各模式間之差異性。
研究結果顯示基因類神經網路與基因模糊理論對預測都市污水廠之出流現場監測值部分最佳；出流一般污染物其次；而以出流營養鹽最差。兩種模式對預測工業廢水廠皆以pHEff最佳，CODEff其次，SSEff最差。GM(1,N) 模型結果顯示部分模型於起始時模式模擬值與與實驗值一致，但之後結果卻呈現線性發散，所以判斷灰色模型應可用於進行短期預測，卻不可用於進行長期預測。滾動灰色系統模型（1,N）(Rolls Grey model, RGM(1,N))對於預測工業廢水廠之結果皆不佳，但卻對於都市污水廠大部分之預測參數皆有一較佳之結果，由此判斷其擁有長期預測之效能。

The primary goals of the study are as follows: (1) to utilize grey relational analysis to select system parameters of wastewater treatment plants (WWTPs) and use backpropagation neural network (BNN) and fuzzy system with genetic algorithm (GA) to construct models for predicting effluent quality from WWTPs; (2) to predict effluent quality from WWTPs using grey model (GM) and verify long term prediction; and (3) to compare the effects of three different models for predicting the effluent quality from WWTPs.
The results indicated that the consistency of on-site monitoring data when using GABNN and GA Fuzzy System was the best. The consistency of other effluent pollutants was not as good as that of on-site monitoring data. The consistency of effluence nutrients was the worst. The consistency of effluent pH was the best when using both models, that of effluent chemical oxygen demand was worse, and that of effluent suspended solids was the worst. In the aspect of GM (1, N) model, it revealed that the consistency between the was good at the commence of prediction, but it would diverse latter. It suggested that GM (1, N) was good for short-term prediction but not suitable for long-term prediction. When using rolls grey model (RGM (1,N)) to predict the effluent quality from an industrial WWTPs, the consistency was not good. But the consistency was good when using RGM (1, N) to predict the effluent quality from a municipal WWTPs. It suggested that RGM (1, N) was capable for long-term prediction.

摘要 I
Abstract II
誌謝 III
表目錄 VII
圖目錄 IX
第一章 前言 1
1.1 研究緣起 1
1.2 研究目的 3
第二章 文獻回顧 6
2.1 模糊理論之發展 6
2.2 類神經網路之發展 9
2.3 灰色系統理論之發展 14
2.4 基因演算法之發展 19
第三章 研究方法 22
3.1數據來源 22
3.2 類神經網路 23
3.2.1類神經網路理論基礎 23
3.2.2 網路之敏感度分析 (sensitivity analysis) 32
3.3 灰色預測 35
3.3.1 GM(1,N)模型之理論基礎 35
3.3.2 GM(1,N)滾動模型之理論基礎 38
3.3.4灰關聯分析法 38
3.4模糊理論 42
3.4.1模糊理論基礎 42
3.4.2 TSK 模糊系統 45
3.5 基因演算法理論基礎明 48
3.6 模式預測之評析 51
第四章 結果與討論 53
4.1模型參數之灰關聯分析結果 53
4.1.1 民生污水廠關聯分析結果 53
4.1.2 工業廢水廠關聯分析結果 55
4.2 Fuzzy模式模擬結果分析 55
4.2.1 民生污水廠模擬結果 56
4.2.2 工業廢水廠模擬結果 69
4.2.3 基因演算法優化結果 71
4.2.4 初步結果 85
4.3 BNN模式模擬結果分析 87
4.3.1 民生污水廠模擬結果 87
4.3.2 工業廢水廠模擬結果 101
4.3.3 基因演算法優化結果 104
4.3.4 敏感度分析 111
4.3.4 初步結果 113
4.4 Grey模式模擬結果分析 117
4.4.1 GM(1,N) 模擬結果分析 117
4.4.2 RGM(1,N) 模擬結果分析 132
4.4.3 初步結果 147
4.5 Fuzzy BNN GM三模式之比較 151
第五章 結論與建議 155
5.1 結論 155
5.2 建議 157

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