基于改进的遗传算法在换热站控制中应用

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基于改进的遗传算法在换热站控制中应用

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基于改进的遗传算法在换热站控制中应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
· 课题研究的背景及意义	第11-12页
· 课题研究背景	第11页
· 课题研究的意义	第11-12页
· 课题研究内容现状	第12-14页
· 集中供热系统控制研究现状	第12页
· 解耦技术研究现状	第12-14页
· 遗传算法研究现状	第14页
· 主要研究内容	第14-15页
· 本文的主要安排	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
第二章集中供热系统换热站控制分析	第17-25页
· 集中供热系统简介	第17-19页
· 热源	第18-19页
· 热网	第19页
· 热用户	第19页
· 集中供热系统控制方法	第19-20页
· 集中供热系统的供热调节	第20-23页
· 本章小结	第23-25页
第三章神经网络对换热站控制方式解耦	第25-37页
· 引言	第25页
· 第一换热站供热的基本情况	第25-26页
· 第一换热站供热的设计方案	第26-29页
· 换热站耦合控制分析	第29-30页
· RBF神经网络解耦控制器	第30-34页
· RBF神经网络模型	第31-32页
· RBF神经网络解耦器设计	第32-33页
· RBF神经网络学习算法	第33-34页
· RBF神经网络解耦仿真分析	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第四章遗传算法对换热站控制优化设计	第37-47页
· PID控制器应用简介	第37-38页
· 遗传算法概述	第38-40页
· 遗传算法的基本思想	第38-39页
· 遗传算法的基本操作	第39页
· 遗传算法的运行参数	第39-40页
· 基于遗传算法整定PID的原理	第40-42页
· 换热站控制回路中遗传算法优化设计	第42-45页
· 本章小结	第45-47页
第五章基于改进的遗传算法在供热系统中应用	第47-57页
· 蚁群算法	第47-50页
· 蚁群算法的基本思想	第47-49页
· 蚁群算法的模型	第49-50页
· 蚁群——遗传融合的算法	第50-52页
· 蚁群遗传融合算法在控制系统中应用研究	第52-55页
· 质调节通道仿真分析	第52-53页
· 量调节通道仿真分析	第53-55页
· 本章小结	第55-57页
第六章总结	第57-59页
· 结论	第57页
· 展望	第57-59页
参考文献	第59-63页
作者简介及攻读期成果	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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