基于混合遞階遺傳算法的RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及在BOD軟測(cè)量中的應(yīng)用的開題報(bào)告一、選題背景水質(zhì)測(cè)量是環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域非常重要的一個(gè)方面，其中生化需氧量（BOD）是最常用的指標(biāo)之一，它可以反映水體中有機(jī)物的含量，是評(píng)價(jià)水體污染程度的重要指標(biāo)之一。目前，常用的BOD測(cè)量?jī)x器需要復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)操作和時(shí)間，而且存在一定的誤差。因此，開發(fā)一種高精度、高效率、便捷、實(shí)時(shí)的BOD軟測(cè)量方法具有重要的實(shí)際意義?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行BOD軟測(cè)量是一個(gè)有效的方法。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近和分類問題中。RBF網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性逼近能力和快速收斂速度。但是，RBF網(wǎng)絡(luò)的性能取決于其參數(shù)調(diào)節(jié)精度。傳統(tǒng)的參數(shù)調(diào)節(jié)方法大多是基于梯度下降算法的，但是這些方法需要大量的計(jì)算和時(shí)間，并且容易陷入局部最優(yōu)。因此，找到一種優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的方法具有重要意義?；旌线f階遺傳算法可以有效地解決優(yōu)化問題，包括RBF網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化。它結(jié)合了遞歸樣本集迭代和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)，在全局搜索和局部搜索之間做出平衡，并具有強(qiáng)大的全局尋優(yōu)能力和較快的收斂速度。因此，使用混合遞階遺傳算法來優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，可以顯著提高其性能。二、研究?jī)?nèi)容本文旨在探索基于混合遞階遺傳算法的RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及其在BOD軟測(cè)量中的應(yīng)用。具體內(nèi)容如下：1.研究RBF網(wǎng)絡(luò)和混合遞階遺傳算法的理論基礎(chǔ)和算法流程。2.分析RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法的優(yōu)缺點(diǎn)，重點(diǎn)介紹混合遞階遺傳算法。3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集。選取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，并采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，探討混合遞階遺傳算法對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化的影響，并比較其性能與其他方法的差異。5.應(yīng)用實(shí)例。將優(yōu)化后的RBF網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于BOD軟測(cè)量中，通過實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)驗(yàn)證其測(cè)量精度和實(shí)時(shí)性。三、研究意義本文的研究意義主要有以下幾點(diǎn)：1.提出了一種新的方法來優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，即基于混合遞階遺傳算法的優(yōu)化方法。2.對(duì)比分析了不同的參數(shù)優(yōu)化方法，包括傳統(tǒng)的梯度下降法，遺傳算法等。3.實(shí)現(xiàn)了一種快速、高效、準(zhǔn)確的BOD軟測(cè)量方法，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。4.探索了混合遞階遺傳算法在RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究提供了新的思路。四、預(yù)期成果本文的預(yù)期成果包括：1.提出一種基于混合遞階遺傳算法的RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法，并詳細(xì)分析其性能和優(yōu)點(diǎn)。2.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集、處理及結(jié)果分析，驗(yàn)證該方法在RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的實(shí)際效果。3.實(shí)現(xiàn)了一種基于優(yōu)化后的RBF網(wǎng)絡(luò)的高精度BOD軟測(cè)量方法，并通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來驗(yàn)證其測(cè)量精度和實(shí)時(shí)性。4.探索了混合遞階遺傳算法在RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用，并為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究提供了新的思路。五、參考文獻(xiàn)[1]楊肇保.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2017.[2]陳建偉,馬利,王會(huì)龍,等.基于遺傳算法和PSO算法的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化[J].控制與決策,2018,33(02):210-216+242.[3]呂長(zhǎng)春,賴小軍,楊騫,等.基于多目標(biāo)優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法研究[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2019,45(06):1149-1160.[4]黃榮智,周俊杰,王猛,等.基于混合遞階遺傳算法的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化研究[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2017,43(12):2118-