基于改进神经网络的热电厂短期热负荷预测分析

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基于改进神经网络的热电厂短期热负荷预测分析

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基于改进神经网络的热电厂短期热负荷预测分析

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-8 页
第1章绪论	第8-16 页
· 选题目的意义	第8-9 页
· 供热负荷的分类	第9-10 页
· 国内外各种供热负荷预测方法	第10-14 页
· 经典预测方法	第10-12 页
· 现代预测方法	第12-14 页
· 本文的主要工作	第14-16 页
第2章负荷数据预处理	第16-26 页
· 数据预处理的基本思想和步骤	第16-20 页
· 数据预处理的基本思想	第16-17 页
· 数据预处理的步骤	第17-20 页
· 数据预处理的方法	第20-23 页
· 卡尔曼滤波应用	第20-23 页
· 仿真算例分析	第23-25 页
· 本章小结	第25-26 页
第3章供热负荷神经网络预测模型及算法	第26-37 页
· 神经网络模型	第26-28 页
· BP 网络的学习训练方法	第28-31 页
· 仿真算例分析	第31-36 页
· 预测模型输入输出变量的选择	第31-32 页
· 预测模型隐含层节点数目的选择	第32-33 页
· 利用神经网络模型进行预测	第33-36 页
· 本章小结	第36-37 页
第4章遗传算法与神经网络融合的应用	第37-60 页
· 遗传算法优化基本思想	第37 页
· 遗传算法求解问题步骤	第37-38 页
· 遗传算法的特点	第38-39 页
· 神经网络与遗传算法结合	第39-43 页
· 神经网络与遗传算法结合必要性	第39 页
· 遗传算法用于神经网络的训练	第39-41 页
· 自适应遗传算法	第41-43 页
· 仿真算例分析	第43-59 页
· 12 个输入变量时的自适应算法结果图	第44-46 页
· 3 个输入变量时供热热值的仿真分析	第46-55 页
· 3 个输入变量时回水温度的仿真分析	第55-59 页
· 本章小结	第59-60 页
第5章总结与展望	第60-62 页
参考文献	第62-64 页
致谢	第64-65 页
附录 1 作者在攻读硕士期间发表的论文	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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