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资源说明：本文研究的内容是建立一种基于案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和支撑向量回归机(Support Vector Regression, SVR)的生化需氧量(Biochemical Oxygen Demand, BOD)预测模型。BOD是衡量水体中有机污染物含量的重要指标，直接关联着水体被污染的程度以及自净能力。然而，BOD浓度的实时监测存在一定的困难，主要是因为其测量需要经过一系列复杂的生化反应过程，并且传统测量方法需要现场采样、实验室培养等过程，耗时且成本高。
为了解决这一问题，作者提出了一个结合CBR和SVR的方法。这种方法主要通过案例检索、案例重用、SVR修正和案例存储四个部分构建。案例库的构造利用了历史数据，而SVR修正模型则通过训练历史案例库得到，用于修正传统案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)方法得到的BOD浓度预测值。这种基于CBR和SVR的混合模型既能够利用CBR在历史数据中快速检索相似案例的能力，同时又能利用SVR强大的泛化能力和回归性能进行预测值的修正。
在模型的实验验证部分，作者通过对比支持向量机、WV神经网络、cWU神经网络以及传统CBR方法，结果表明本文提出的模型拟合误差更优。这一结果说明了通过引入SVR修正方法能够显著改善传统CBR模型的回归性能，并提高了模型的学习能力。
文章中还提到了与本研究相关的关键词，包括生化需氧量、支持向量回归机、案例推理以及案例修正。这些关键词集中体现了本文研究的核心内容和方向。
在研究背景方面，文章提到了城镇污水处理的主要目标是处理城市生产和生活污水，保证出水水质满足国家要求。BOD作为污水处理过程中不可或缺的监测指标，其准确和实时的测量对于整个污水处理过程至关重要。因此，发展一种能够实时监测并准确预测BOD浓度的方法显得尤为重要。
为了满足上述需求，本文的研究意义在于提出了一种新的BOD预测模型，该模型不仅能够弥补传统监测方法的不足，还能够为污水处理过程的实时控制和管理提供有效的技术支撑。此外，模型的应用也有可能为其他类似的复杂环境监测问题提供新的解决思路和方法。
通过上述内容，我们可以看到，本文的研究成果具有较为明显的应用前景和理论价值，有望在环境监测和污染控制领域发挥重要作用。同时，也为后续相关领域研究者提供了新的研究方向，比如进一步优化和改进预测模型的结构和参数，探索不同数据驱动方法的组合效果，以及在实际污水处理中的应用验证等。
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