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RBF神经网络设计及其在COD软测量中的应用研究的任务书
一、研究背景
COD(CarbonOxygenDemand)是指废水中的化学需氧量和生物需氧量之和，COD测量是治理废水的必要手段之一。COD测量需要进行实验室分析，耗费时间长、工作量大，且存在部分异常值等不确定因素，影响测量结果的准确性和可靠性。因此，发展一种基于计算机智能算法的软测量技术，对COD测量具有重要意义。
RBF神经网络(RadialBasisFunctionNetwork)是一种基于局部处理的神经网络，在函数逼近和模式分类领域有着广泛的应用。RBF神经网络通过非线性转换，将输入空间映射到高维空间内，从而实现对复杂非线性模型的建立和预测。RBF神经网络具有计算速度快、精度高以及易于实现等优点，在软测量领域的应用也越来越广泛，能够有效解决COD测量中存在的问题。
二、研究内容
本课题旨在研究RBF神经网络设计及其在COD软测量中的应用，具体包括以下内容：
1.分析COD测量的原理和方法，探索COD软测量的关键技术和实现方式。
2.研究RBF神经网络的原理和结构，设计适用于COD软测量的RBF神经网络模型。
3.收集COD测量所需的数据和样本，建立COD测量数据集，对数据进行预处理和特征提取。
4.在已建立的COD测量数据集上，通过RBF神经网络进行训练和优化，得到COD软测量模型。
5.对COD软测量模型进行测试和评价，分析模型精度和可靠性，并结合实际COD测量数据进行应用验证。
6.分析COD软测量模型的优化策略，探讨RBF神经网络在COD软测量中的优化方法和应用前景。
三、研究方法和技术路线
本课题研究方法包括理论分析、数据采集与预处理、RBF神经网络设计与优化、模型测试与评价等步骤。具体技术路线如下：
1.理论分析：通过文献调研、相关理论分析，全面掌握COD测量和RBF神经网络的基本原理和应用方法。
2.数据采集与预处理：收集COD测量数据和样本，进行数据预处理和特征提取，将数据集划分为训练集和测试集。
3.RBF神经网络设计与优化：设计适用于COD软测量的RBF神经网络模型，确定网络拓扑结构和参数配置，通过训练和优化得到最优模型。
4.模型测试与评价：对COD软测量模型进行测试和评价，分析模型精度和可靠性，与实际COD测量数据进行应用验证。
5.分析优化策略：对COD软测量模型的优化策略进行分析，探讨RBF神经网络在COD软测量中的优化方法和应用前景。
四、研究意义和预期成果
本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.发展COD软测量技术，提高COD测量的准确性和可靠性，为废水治理提供技术支持。
2.探究RBF神经网络在COD软测量中的应用，为软测量技术在环保领域的应用提供新思路和新途径。
3.分析COD软测量模型的优化策略，为RBF神经网络在软测量中的进一步发展提供参考和借鉴。
预期达到的具体成果有：
1.COD软测量数据集和实验平台的搭建与建立。
2.适用于COD软测量的RBF神经网络模型设计和优化，以及与其他模型的比较分析。
3.COD软测量模型的测试和评价结果，包括模型精度、可靠性和适应性等指标。
4.基于RBF神经网络的COD软测量模型优化策略分析和研究，以及应用前景展望。
五、参考文献
1.RBF神经网络在磨矿磨细级数软测量中的应用研究，刘勇等，重庆大学学报，2011。
2.厌氧处理废水硫化物含量软测量研究，张琳等，环境污染与防治，2018。
3.通过随机森林模型建立COD测量模型，范翠华等，石油化工，2014。
4.COD在线检测技术的研究，滕世良等，化工新型材料，2014。
5.COD测量方法及其在废水处理中的应用研究，曾庆林等，水处理技术，2012。