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基于BP神经网络的脱硫系统PH值预测的中期报告
该基于BP神经网络的脱硫系统PH值预测项目已经完成了数据收集和预处理的工作。本次中期报告主要介绍已完成的工作和接下来的计划。
一、已完成的工作
1.数据采集：收集了脱硫系统中相关变量的历史数据，包括进料流量、进料浓度、反应器温度、反应器压力、喷嘴直径等因素，共计100组数据。
2.数据预处理：对采集的数据进行了清洗、标准化等预处理工作，确保数据的完整性和准确性。
3.特征提取：对预处理后的数据进行特征选择和提取，得到了对预测PH值具有重要影响的因素。
4.建立BP神经网络模型：利用matlab软件建立了BP神经网络模型，并通过反向传播算法对模型进行训练和优化。
5.模型评估：通过交叉验证的方法，对训练好的BP神经网络模型进行了评估，得到了较好的预测效果。
二、接下来的计划
1.数据扩充：为了提高模型的预测能力和稳定性，我们将继续采集更多的数据，扩充我们的数据集。
2.模型优化：进一步优化BP神经网络模型，尝试采用其他算法对模型进行改进，比如增加隐藏层、使用卷积神经网络等方法。
3.增加实时预测功能：将模型应用于实际生产中，建立实时预测模块，通过监测实时变量，预测出PH值的变化趋势，并及时作出调整。
4.模型部署：将优化后的模型集成到脱硫系统中，实现对PH值的自动化控制。
以上是我们的中期报告，谢谢。