基于自组织模糊神经网络的污水处理多目标模型预测控制研究的开题报告一、研究背景与意义随着社会经济的不断发展，城市化进程的加速，污水处理成为一个日益重要的环保问题。污水处理是保护水环境的重要手段，污水处理过程中会涉及到多个指标的监测与控制，如COD、NH3-N、总磷、总氮等。这些指标的变化对于水环境的污染程度和水体健康具有非常重要的影响。目前，传统的污水处理方法已经不能够完全满足对于污水处理过程的监测与控制，而自组织模糊神经网络（SOFNN）是一种新的区间模糊推理方法，它将神经网络的非线性映射能力与模糊推理相结合，可以在实际环境下进行动态建模和拟合。因此，SOFNN可以被用来建立化工过程中的多变量模型，实现过程优化和控制。二、研究内容与方法本文针对污水处理中多目标指标的监测与控制问题，提出基于自组织模糊神经网络的污水处理多目标模型预测控制方法。具体包括以下几个方面：1.建立污水处理多目标模型：采集污水处理过程中的多个指标数据，利用SOFNN建立多目标指标模型，预测其动态变化。2.优化模型预测控制算法：采用模型预测控制方法，结合SOFNN在建模中的概率激活函数，对污水处理过程中的多目标指标进行优化控制，实现过程的稳定和准确控制。3.实验验证与分析：在实际的污水处理过程中，使用SOFNN进行多目标指标的预测和控制。通过对实验数据的分析，验证本算法的有效性和实用性。三、研究成果与创新点本文提出了基于自组织模糊神经网络的污水处理多目标模型预测控制方法，通过实验验证，证明了本算法在污水处理过程中预测与控制多目标指标的可行性。本文的主要成果和创新点如下：1.提出一种基于SOFNN的污水处理多目标模型预测控制方法，实现污水处理过程中多目标指标的动态预测和控制。2.采用模型预测控制算法结合SOFNN的概率激活函数，在控制污水处理过程中多目标指标的同时，同时保证模型的稳定和准确。3.通过实验验证，证明了本算法在污水处理过程中预测与控制多目标指标的可行性，具有一定的普适性和实用性。四、论文结构安排第一章绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究内容与方法1.4研究成果与创新点第二章自组织模糊神经网络2.1神经网络2.2模糊推理2.3自组织模糊神经网络2.4SOFNN在建模中的应用第三章污水处理多目标模型预测控制3.1多目标模型建立3.2模型预测控制算法3.3概率激活函数的应用第四章实验验证与分析4.1实验设计与数据采集4.2数据处理与分析4.3结果分析与验证第五章结论与展望5.1结论5.2展望参考文献附录以上是本文的论文结构，通过对自组织模糊神经网络的研究和污水处理多目标模型预测控制的实验验证，为污水处理过程的优化和控制提供了一种新的方法。