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递归神经网络及其在污水处理过程中的应用研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着城市化进程的加速和人口的增长，城市污水处理问题越来越受到人们的关注。污水处理过程主要包括前处理、生物处理和深度处理三个阶段，其中生物处理环节是关键步骤之一，对水质处理和环境保护起着至关重要的作用。
传统的生物处理方法主要依赖于经验和实验室数据，难以进行信息的快速处理和分析。在这种情况下，递归神经网络技术的出现为污水处理过程提供了新的解决方案。递归神经网络可以通过学习过去的数据来预测未来的污水处理效果，从而提高污水处理的效率和准确性。
本研究旨在探究递归神经网络在污水处理过程中的应用，以提高城市污水处理水平，为环境保护提供有力的支持。
二、研究内容和方法
1.研究内容
本研究将重点探讨递归神经网络在城市污水处理领域中的应用及其优势，主要研究内容包括：
(1)递归神经网络的基本原理及应用场景
(2)污水处理数据的预处理方法
(3)建立递归神经网络模型，并对其进行训练和评估
(4)通过案例分析，探讨递归神经网络在污水处理过程中的应用效果
2.研究方法
本研究采用文献调研和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
(1)收集污水处理领域相关文献和数据，系统研究递归神经网络原理和应用
(2)对采集的污水处理数据进行筛选、清洗和统计分析，为递归神经网络模型的建立提供数据支持
(3)建立递归神经网络模型，并进行训练和评估
(4)对递归神经网络模型进行案例分析，探讨其在污水处理过程中的应用效果
三、预期研究成果
通过对递归神经网络在污水处理领域中的应用研究，本研究预期达到以下研究成果：
(1)建立递归神经网络模型，提高污水处理的效率和准确性
(2)探索递归神经网络在污水处理领域中的应用优势，为该领域的研究提供新的思路和方法
(3)借助递归神经网络模型和分析结果，提高城市污水处理的水平，为环境保护提供有力支持
四、研究进度安排
本研究计划在以下时间内完成：
１.编写开题报告：3天
２.文献调研和数据采集：20天
３.数据处理和递归神经网络模型建立：30天
４.模型训练和应用案例分析：30天
５.撰写毕业论文：60天
预计用时：143天
五、参考文献
[1]胡松骄，麻倩云，递归神经网络在水质预报中的应用研究，吉林大学学报（地球科学版），2012，42（4）：1175-1183.
[2]李宁，程小勇，递归神经网络在水质预测中的应用，水资源保护，2008，24（1）：65-68.
[3]陈建华，神经网络模型在污水处理中的应用探讨，环境科技，2010，33（5）：72-74.
[4]孙琴，刘悲寒，递归神经网络在城市水质预测中的应用，湖南大学学报（自然科学版），2011，38（1）：11-13.