基于BP人工神经网络的循环工业冷却水水质预测研究的任务书.docx

基于BP人工神经网络的循环工业冷却水水质预测研究的任务书
任务书
一、课题背景
循环工业冷却水是广泛应用于化工、钢铁、石油及制药等行业的一种经济、环保的冷却水系统。其主要作用是将产生热能的设备通过冷却水管道连接到冷却塔，然后将水再回流到设备中循环使用，从而达到降低设备温度以及维持设备正常运行的目的。然而，由于循环工业冷却水长期在循环使用的过程中，会受到外界环境污染等因素的影响而导致其水质的变化，如沉淀、水垢、锈迹、腐蚀等，从而严重影响冷却水的冷却效果以及设备的正常运行，因此进行循环工业冷却水水质预测已成为关键性任务。
目前，BP人工神经网络模型具有非常高的预测精度，可以正确的对循环工业冷却水的水质进行预测，帮助企业及时的发现冷却水的质量问题，以便及时的采取措施，从而减少企业的损失以及提高企业的经济效益，因此本次研究的任务是基于BP人工神经网络的循环工业冷却水水质预测研究。
二、研究目标
1.综合分析冷却水的质量参数，构建基于BP人工神经网络的循环工业冷却水质量预测模型。
2.通过实验对模型进行验证，找出模型的适用范围及主要影响因素。
3.对模型的精度和鲁棒性进行评价，并提出改善方案，为实际工业生产提供参考。
三、研究内容
1.进行冷却水样品的采集和检测。
（1）收集冷却水样品进行检测，确定冷却水中主要的质量参数。
（2）建立数据集，分析数据集中参数之间的相关性。
2.构建基于BP人工神经网络的循环工业冷却水质量预测模型。
（1）进行BP神经网络的基本知识学习，确定选择合适的网络结构和参数，初步构建网络模型。
（2）通过实验提高网络模型的预测精度。
3.对模型的误差进行分析和优化。
（1）根据模型对实际数据的拟合情况，评估模型的数据预测能力。
（2）分析模型误差的原因，进行改进。
（3）针对模型的优化和改进，检验和验证模型的可靠性。
4.对模型的应用进行探讨。
（1）将模型应用在实际生产中，进行水质预测，分析预测结果的正确性。
（2）根据预测结果，对生产实践提供参考价值。
四、研究步骤
1.进行有关文献的调研，确立研究方向和研究内容。
2.收集冷却水样品进行质量分析，建立冷却水质量数据集。
3.学习BP神经网络的基本知识，选择合适的神经网络结构和参数，初步构建网络模型。
4.通过实验提高网络模型的预测精度，对模型进行改进。
5.对模型的误差进行分析和优化，提高模型的预测精度。
6.将模型应用到实际工业生产中，评估模型的预测效果。
7.分析模型应用结果，提出改进方案，以便提高模型的预测能力和应用效果。
五、预期成果
1.建立一种基于BP人工神经网络的循环工业冷却水水质预测模型。
2.探索冷却水的主要质量参数及其对水质影响因素，为后续研究提供基础。
3.通过实验验证，提升模型的预测精度和鲁棒性。
4.对模型的应用预测进行评价和分析，为实际生产提供参考价值。
六、研究时间和经费
1.研究周期为9个月，其中前期调研时间2个月，中期实验时间4个月，后期数据分析和论文撰写时间3个月。
2.研究经费为10万元，其中7万元用于实验材料的采购和实验设备的维护和更新，3万元用于论文的发表和公开交流。
七、参考文献
1.CaoY,WangW,ChenH,etal.ResearchonthepredictionmodelofcoolingwaterqualitybasedonBPneuralnetwork[J].JournalofSafetyScienceandTechnology,2016,12:65-70.
2.CuiJ,JiangJ,DongX,etal.Reviewonapplicationofartificialneuralnetworkinwaterqualityprediction[J].ProcediaEngineering,2012,28:678-683.
3.HuW,WuQ,YuanL,etal.ApplicationofBPneuralnetworktechnologyinwaterqualityprediction[J].JournalofTianjinUniversityofScience&Technology,2014,34:24-29.