基于小波神经网络的重庆市某主城区饮用水源水水质参数预测模型研究的任务书.docx

基于小波神经网络的重庆市某主城区饮用水源水水质参数预测模型研究的任务书
一、选题背景与意义
水质预测旨在根据现有水质数据，结合气象、水文等各种影响因素，预测未来一段时间内的水质情况。对于保障水资源的利用，特别是饮用水资源的安全，水质预测具有重要的意义。而水质预测模型的构建是实现水资源保障的前提之一。
重庆市作为国家级超大城市，城市水资源的安全保障一直是本地区政府和公众关注的焦点。该地区饮用水源的水质参数预测是水资源保障的关键方面。因此，基于小波神经网络的重庆市主城区饮用水源水水质参数预测模型研究具有重要意义。
二、研究内容
1.研究小波神经网络原理及其在水质预测中的应用。
小波神经网络是将小波变换和神经网络相结合的一种预测模型。通过小波变换将原始信号分解为多个不同频率的子信号，再通过神经网络学习这些子信号的统计特征，得出预测结果。本研究将探讨小波神经网络原理及其在水质预测中的应用。
2.收集重庆市某主城区饮用水源水质数据
收集重庆市某主城区饮用水源水质数据，包括PH值、浊度、氨氮等多个水质参数的历史数据，以及气象、水文等气象环境因素的数据。
3.建立小波神经网络预测模型
将收集到的数据进行预处理后，建立小波神经网络预测模型，利用历史数据训练模型。并通过调整网络结构、权重、学习速率等参数，改进模型的预测精度。
4.验证小波神经网络模型的可靠性及适用性
将模型预测结果与实际数据进行对比验证，并使用其他常见预测模型进行比较，评估小波神经网络模型的可靠性和适用性。
三、预期结果
1.建立可靠的小波神经网络模型
在收集大量重庆市某主城区饮用水源水质参数历史数据，并经过分析建立小波神经网络预测模型，通过验证其预测结果的精度和稳定性，验证该模型的可靠性。
2.为水资源保障提供科学依据
本研究利用小波神经网络模型对重庆市饮用水源水质参数进行预测，并将结果应用于水质安全保障实践中，对于制定城市水资源保障计划以及加强饮用水源水质监测提供科学依据。
四、研究步骤与方法
1.收集重庆市某主城区饮用水源水质参数数据和气象、水文等环境数据。
2.对数据进行预处理和清洗，去除不合理数据和异常数据。
3.建立小波神经网络模型，并进行训练与优化。
4.评估和验证小波神经网络模型在预测水质参数方面的预测精度和稳定性。
5.对比小波神经网络模型和其他常见预测模型的结果，分析其适用性和优劣势。
五、预期贡献
1.在理论方面：本研究通过探讨小波神经网络模型在水质预测方面应用，为小波神经网络在水质预测模型中的应用提供理论和实践依据。
2.在实践方面：本研究基于小波神经网络的预测模型，在重庆市饮用水源水质预测方面提供了一种新的预测模型方法，并为制定城市水资源保障计划以及加强饮用水源水质监测提供科学依据。
3.在技术方面：本研究提供小波神经网络模型的建立和应用技术及经验，为其他水质预测研究提供技术支持。