全文总字数：1346字
1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
（1）明确课题的研究背景和意义，掌握研究历史与现状，理解软测量建模实现原理。
（2）拟定设计方案：已有造纸废水处理厂实际数据：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；使用至少1种统计学方法对废水数据进行建模仿真，可以从偏最小二乘法PLS上手，学习使用MATLAB的统计工具箱，最后与多元回归模型比较预测精度。
（3）要求附上程序代码。
2. 参考文献（不低于12篇）
1. 曹鹏飞,罗雄麟. 化工过程软测量建模方法研究进展[J]. 化工学报, 2013, 64(3): 788-800.2. 刘建勇,周雪飞,薛罡,顾国维. 智能控制在污水处理中的应用现状及展望[J]. 中国给水排水,2002,11:22-25.3. 赵超,戴坤成,王贵评,张登峰. 基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模[J]. 仪器仪表学报,2015,08:1792-1800.4. 俞金寿. 软测量技术及其应用[J]. 自动化仪表,2008,01:1-7.5. 冯瑞,张浩然,邵惠鹤. 基于SVM的软测量建模[J]. 信息与控制,2002,06:567-571.6. 李伟奖,马邕文. 基于模糊神经网络的造纸废水处理预测研究[J]. 造纸科学与技术,2010,01:80-83.7. 胡志华,万金泉,马邕文,等. 基于ANN的造纸废水处理智能控制系统研究[J]. 环境科学与技术, 2007, 30(3): 58-60, 63, 118.8. 马邕文,黄明智,万金泉,王艳. 模糊神经模型对废水处理过程COD的预测及控制[J]. 中国造纸学报,2008,04:113-118.9. 李伟奖,马邕文. 基于遗传算法和BP网络的造纸废水处理预测研究[J]. 中国造纸学报,2010,01:67-71.10. 陈如清,俞金寿. 基于粒子群最小二乘支持向量机的软测量建模[J]. 系统仿真学报,2007,22:5307-5310.11. 徐欧官,陈祥华,傅永峰,等. 基于模型性能评估的递推PLS建模及应用[J]. 化工学报, 2014, 65(12): 4875-4882.12. Kadlec P, Grbi R, Gabrys B. Review of adaptation mechanisms for data-driven soft sensors[J].Computers Chemical Engineering, 2011, 35:1-24.13. Jinquan Wan, Mingzhi Huang, Yongwen Ma. Prediction of effluent quality of a paper mill wastewater treatment using an adaptive network-based fuzzy inference system[J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(3): 3238-3246.
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