基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统的研究的任务书.docx

基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统的研究的任务书
任务书
一、研究背景及意义
城镇污水厂是处理城市污水的重要设施，其水质的稳定性和高效性对城市环境和人民健康具有重要影响。在城镇污水处理过程中，活性炭自动投加系统是一个关键的设备，它可以有效地去除有机物和颜色味道等成分。然而，由于污水水质的变化和活性炭特性的变化，目前活性炭自动投加系统还面临着许多技术难题。因此，该课题的研究对提升城镇污水厂处理水质的稳定性和高效性具有重要意义。
二、研究目标
本研究的主要目标是基于BP神经网络技术，建立一个城镇污水厂活性炭自动投加系统的优化控制模型。通过对该模型的实现和优化，达到以下几个目标：
1.提高城镇污水厂活性炭自动投加系统的控制精度和稳定性。
2.优化活性炭的投加量，提高活性炭的利用效率。
3.降低污水处理过程中因活性炭投加不当而引起的成本损失。
三、研究内容和方法
本研究的主要内容包括以下几个部分：
1.活性炭自动投加系统的工作原理分析。
2.BP神经网络技术的理论基础和算法分析。
3.活性炭自动投加系统的优化控制模型建立。
4.模型参数标定和神经网络训练策略研究。
5.实验数据采集和分析。
本研究的主要方法包括以下几个方面：
1.文献资料的查阅和总结。
2.实验数据的采集和分析。
3.BP神经网络的模型建立和训练。
4.MATLAB等计算机软件工具的使用。
五、工作计划
本研究计划于2021年10月至2022年6月期间进行，具体的工作计划如下：
1.2021年10月-2021年12月，完成活性炭自动投加系统的工作原理分析和BP神经网络技术的理论基础和算法分析。
2.2022年1月-2022年2月，完成活性炭自动投加系统的优化控制模型建立，并进行模型参数标定和神经网络训练策略研究。
3.2022年3月-2022年5月，进行实验数据采集和分析，并对模型进行验证和优化。
4.2022年6月，完成研究报告及论文撰写。
六、预期成果
本研究的预期成果包括以下几个方面：
1.基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统的优化控制模型。
2.优化实验数据和模型验证数据。
3.一篇关于城镇污水厂活性炭自动投加系统的研究论文。
4.一份完整的研究报告，包括研究设计、实验结果和结论等。
七、研究提纲
1.文献综述
研究前沿分析和理论梳理。
2.活性炭自动投加系统工作原理分析
系统结构、工作过程分析和性能要求分析。
3.BP神经网络技术基础和算法分析
神经元模型、激活函数、反向传播算法、误差反向传播算法等。
4.建立优化控制模型
活性炭自动投加系统的动态模型建立、模型参数标定和神经网络训练。
5.模型验证和优化
实验数据采集和处理、模型验证和优化。
6.结论与展望
总结研究工作内容和成果，分析研究成果的意义和未来研究方向。
八、经费预算及研究条件要求
该项目的经费预算为10万元。研究所需设备包括计算机、实验设备和软件开发工具等。本研究所需的条件要求包括实验场地和设备、计算机软件及工具等。预计所需时间为9个月。