基于自组织递归RBF神经网络的出水BOD软测量研究的任务书.docx

基于自组织递归RBF神经网络的出水BOD软测量研究的任务书
任务书
1.研究背景及意义
水是人类生活中必不可少的资源之一，而废水排放是造成水污染的主要因素之一。在废水处理过程中，出水BOD（BiochemicalOxygenDemand，生化需氧量）是衡量污水有机物含量的重要指标之一。因此，准确预测和监测出水BOD的浓度对废水处理具有重要的参考价值。
传统的出水BOD检测方法需要耗费大量时间和成本，且过程相对繁琐。鉴于此，一种简单、高效的出水BOD软测量方法显得至关重要。近年来，神经网络在废水处理领域的软测量中得到了广泛应用。其中，自组织递归RBF神经网络具有结构简单、训练速度快等优点，已经成为废水处理中软测量的研究热点。
因此，本次研究将采用自组织递归RBF神经网络来预测出水BOD浓度，并对废水处理过程进行相应的优化设计，提高废水处理效率，减少对环境的污染，具有一定的研究意义和实际应用价值。
2.研究内容和技术路线
（1）建立自组织递归RBF神经网络模型
本次研究将利用Matlab软件建立自组织递归RBF神经网络模型，该模型可自动选择和确定网络节点的数量及其参数，并利用递归神经网络结构实现数据建模和预测功能。
（2）收集和处理出水BOD数据
从废水处理厂采集出水BOD数据，并对数据进行预处理，包括数据归一化、降噪、特征提取等操作，以提高神经网络的性能和稳定性。
（3）构建自组织递归RBF神经网络模型
使用所提取的特征数据作为网络的输入，并设置出水BOD浓度作为网络的输出。根据模型的自动节点选择功能，最终建立一个具有合适节点数量和优良性能的自组织递归RBF神经网络模型。
（4）模型调优和评价
对所建立的神经网络模型进行训练和调优，确保模型具有较高的预测精度和稳定性。随后，选取一定样本作为测试集，对模型进行测试和评价，评价指标主要包括平均绝对误差、均方根误差等。
（5）优化设计废水处理过程
利用所建立的自组织递归RBF神经网络模型对废水处理过程进行优化设计，找出造成废水处理高负荷的因素，降低出水BOD浓度，提高废水处理效率。
3.研究预期成果
（1）建立一种高效、精确的出水BOD软测量方法，提高废水处理效率，减轻环境压力。
（2）探索神经网络在废水处理领域中的应用，拓宽其应用领域和研究深度。
（3）为废水处理行业提供一种新的技术支持和理论基础。
4.研究计划及预算
时间计划：
第一年：数据采集和预处理，建立自组织递归RBF神经网络模型，模型调优和评价。
第二年：优化设计废水处理过程，总结研究成果，论文撰写和论文答辩。
预算：
本次研究所需的预算主要用于材料费、设备费、会议费、差旅费、人员费等方面，预算总额为20万元。