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基于混合优化BP神经网络的水质预测系统的研究与实现的开题报告
一、选题背景及意义
水是人类生存、发展的物质基础，是地球上最重要的天然资源之一。水质是评价水体水质好坏的重要指标，在城市化进程中，由于人口密度增加、工业化程度不断提高等原因，水环境问题愈发严重，水质受到了越来越多的关注。而水的质量问题非常复杂，不仅受到自然气候的影响，还受到人为因素的影响，因此水质的精确预测和控制变得尤为重要。
BP神经网络是一种重要的数据处理和建模方法，通过组成多层的神经元进行非线性映射和分类，被广泛应用于预测、识别等领域。为了提高水质预测效果，可以采用混合优化BP神经网络方法，通过对原始数据的特征选择和权值优化，在保留原始数据多样性的同时，降低过度拟合的概率，提高水质预测的准确性和稳定性，是解决实际工程应用中的需求的有效方法。
因此，本文拟基于混合优化BP神经网络方法，设计和实现一种水质预测系统，为城市水质监测和管理提供科学依据，具有重要的理论和实际价值。
二、研究内容
1.研究现有的水质预测领域内的技术和方法，分析其优缺点。
2.探究混合优化BP神经网络在水质预测中的应用，并研究特征选择和权值优化的方法。
3.设计和实现基于混合优化BP神经网络的水质预测系统，包括数据处理、模型建立和应用等方面的关键技术和方法。
4.对系统进行测试和验证，通过对比实验和模型分析，验证系统的有效性和性能。
5.优化和完善系统，提高预测水质的准确性和稳定性，使之具有一定的工程应用价值。
三、预期成果
本文预期完成的成果如下：
1.系统地研究混合优化BP神经网络在水质预测中的应用，综合分析特征选择和权值优化等关键技术和方法。
2.设计和实现基于混合优化BP神经网络的水质预测系统，提供数据处理、模型建立和应用等方面的关键技术和方法。
3.通过对系统的测试和验证，验证其有效性和性能，并对系统进行优化和完善。
4.产生相应的学术论文和技术报告，为水质预测领域的学术研究和实际应用提供支持。
四、研究方法
本文采用以下研究方法：
1.文献研究法：通过查阅相关的研究文献，综合分析水质预测领域内现有方法和技术的优缺点。其中包括BP神经网络和混合优化方法的理论研究和应用研究，以及水质预测系统的设计和实现等方面的研究。
2.数学统计法：对水质监测数据进行处理和分析，采用相关性分析、主成分分析等方法进行数据特征选择和权值优化，提高混合优化BP神经网络方法的预测精度和稳定性。
3.实验验证法：对设计实现的水质预测系统进行测试和验证，通过对比实验和模型分析，验证系统的有效性和性能，并对系统进行优化和完善，提高预测精度和实际应用价值。
五、时间安排
本文的时间安排如下：
1.1-2个月：文献综述、分析当前水质预测领域关键技术和方法的优缺点，确定混合优化BP神经网络在水质预测中的应用方向和研究内容。
2.2-4个月：分析水质监测数据的特征，采用数学统计方法进行特征选择和权值优化，获得优良的预测模型。
3.4-6个月：设计和实现基于混合优化BP神经网络的水质预测系统，包括数据处理、模型建立和应用等方面的关键技术和方法。
4.6-8个月：对系统进行测试和验证，通过对比实验和模型分析，验证其有效性和性能，并对系统进行优化和完善。
5.8-9个月：论文写作和论文评审。
6.9-10个月：修订论文和准备毕业论文答辩。
六、参考文献
1.林凯、朱海燕、闾云梅.基于神经网络的水质预测模型研究及应用[J].环境科学研究,2018,31(1):63-68.
2.陈芳.岷江水质预测数学模型研究[D].四川大学,2014.
3.李韶智、李国强、杨雪瑞.基于BP神经网络的水质污染物浓度预测[J].上海交通大学学报,2011：40(8)：1253-1257.
4.王遂、闾云梅.基于主成分分析和BP神经网络的城市水质预测研究[J].中国安全科学学报,2010,20(8):58-64.
5.陈兵、姚景源、徐瑞昌等.水环境质量预测模型研究的现状与趋势[J].应用科技,2015,42(1):54-61.