1. 研究目的与意义
随着科技的不断进步、现代化工业的飞速发展，全球水污染十分严重。
保护水资源已成为当今全球保护环境的主旋律之一。
而废水处理作为解决水污染问题的一个有效措施，是各国环境保护关注的焦点，同时也是全球各行业争相引进的技术[1]。
2. 国内外研究现状分析
曹鹏飞,罗雄麟.在化工学报发表 化工过程软测量建模方法研究进展详细讨论了软测量建模的发展过程，众多建模方法的优缺点及适用情况和现在建模的热点，最后对软测量建模方法进行了总体展望：赵超,戴坤成,王贵评,张登峰发表 基于awls-svm的污水处理过程软测量建模应用 awlssvm方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型，获得了较好的效果：杨浩 莫卫林 熊智新 黄明智 刘鸿斌，发表基于rpls的造纸废水处理过程软测量建模表明rpls算法是一种具有良好预测性能的软测量建模方法采用 rpls 方法对纸厂废水处理过程所建立的预测模型会不断更新模型参数，有效提高了模型的预测能力，扩大了模型的适用范围。
李伟奖 马邕文发表基于模糊神经网络的造纸废水处理预测研究，得出以下结论(1)利用训练好的 fnn模型对实验数据进行仿真, 网络的仿真输出与期望输出非常接近, 说明了fnn具有很强的学习能力。
(2)fnn模型利用神经网络的学习方法 , 根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数, 实现模糊系统的自学习和自适应功能;同时模糊技术可大大拓宽神经网络处理信息的范围和能力,增强泛化能力和容错能力。
3. 研究的基本内容与计划
本文的主要任务是造纸废水处理过程的先进算法研究，所展开的主要工作包括：(1)简要研究介绍偏最小二乘（PLS)：(2)运用已有的造纸厂的数据，包含8个变量，两个变量COD和SS是预测变量（因变量），其余6个变量是输入变量（自变量），数据集大小为170组数据，对此数据进行统计分析并作图，使用PLS对废水数据进行仿真建模，最后与多元回归模型比较预测精度(3)学习使用MATLAB的统计工具箱，处理数据，作图，在文中附上程序代码
4. 研究创新点
本文采用智能软测量建模技术，避免了物理或化学方法处理纸废水的非线性、时变性、不确定性、复杂性、滞后性，对纸废水处理过程实现更精密的预测
