基于动态RBF神经网络的出水氨氮软测量研究的开题报告一、选题的背景与意义近年来，水污染问题日趋严重，其中氨氮排放量较大，严重影响到水环境的质量。因此，需要建立出水氨氮的软测量模型，为环保部门提供有效的监测手段，并及时预警和控制出水氨氮的排放水平。目前，对于出水氨氮的软测量模型，传统的线性回归、BP神经网络等模型已经被广泛应用。但是，在实际的测量过程中，由于氨氮含量的波动较大，经典的线性模型和神经网络模型往往难以满足要求，因此需要采用更加复杂的非线性模型来解决出水氨氮的软测量问题。动态RBF神经网络正是一种非常有潜力的建模方法，它具有灵活、高效、稳定的特点，已经被广泛应用于各个领域。因此，本文基于动态RBF神经网络模型，针对出水氨氮的软测量问题进行深入研究，期望能够得到较为准确的预测结果。二、研究内容（1）收集数据并进行预处理本文将收集某城市某污水处理厂的出水氨氮数据，并通过数据预处理方法进行数据清洗、缺失值填充、异常值处理等工作，为后续的建模工作打下良好的数据基础。（2）建立动态RBF神经网络模型本文将采用动态RBF神经网络模型进行建模，该模型基于RBF核函数，具有参数少、隐含层节点数不受限制、训练速度快等特点。本文还将采用最大期望算法和Levenberg-Marquardt算法对网络模型进行训练，提高模型的泛化能力和预测精度。（3）模型的评估与优化在建立动态RBF神经网络模型并训练后，本文将采用交叉验证和残差分析等方法对模型进行评估，同时对模型进行优化，提高其稳定性和泛化能力。（4）模型的应用本文最后将将模型应用于某污水处理厂的实际出水氨氮预测中，验证模型的预测精度和实用性。同时，本文还将探讨如何将该模型扩展到其他类似的水处理系统中。三、预期成果本文预期可以建立起一套基于动态RBF神经网络的出水氨氮软测量模型，该模型能够准确预测出水氨氮的含量，并具有应用于实际测量的稳定性和可靠性。同时，本文还将提供一种可行的方案，将该模型应用于其他类似的水处理系统中。四、工作进度安排本文的工作进度安排如下：第一阶段：收集数据并进行预处理第二阶段：建立动态RBF神经网络模型并训练第三阶段：模型的评估、优化及应用第四阶段：完成论文的撰写和论文答辩五、参考文献[1]田震,丁泽宇.基于BP神经网络及高斯过程回归的污水处理过程模型[J].水科学与工程技术,2014,(1):41-45.[2]李霞,周昱,郭时义.基于模糊神经网络的出水氨氮软测量[J].新疆环保,2016,(01):58-60.[3]郭丹丹,苏辉,徐晓峰.基于遗传算法和支持向量机的出水氨氮软测量研究[J].环境科学学报,2017,(06):2012-2019.[4]张永靖,王冬梅,贺鹏.基于RBF神经网络的混合水处理软测量[J].中国给水排水,2020,(07):7-11+66.