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注水系统重点耗能设备能耗判别模型研究

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注水系统重点耗能设备能耗判别模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第6-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 研究背景及意义第9页
  · 国内外研究现状第9-15页
    · 数据预处理研究现状第9-11页
    · 油田指标预测研究现状第11-13页
    · 注水系统节能现状第13-15页
  · 本文主要研究内容第15页
  · 本文组织结构第15-17页
第二章 相关理论第17-23页
  · 滑动平均算法第17-18页
    · 滑动平均算法的原理第17-18页
  · BP 神经网络第18-20页
    · BP 神经网络结构及数学模型第18-19页
    · BP 算法的步骤及流程图第19-20页
  · 粒子群算法第20-22页
    · 粒子群算法的产生第20页
    · 量子粒子群算法的产生第20页
    · 量子粒子群算法的流程第20-22页
  · 小结第22-23页
第三章 基于加权滑动平均方法的注水系统能耗指标预处理第23-35页
  · 滑动平均方法第23-24页
    · 简单滑动平均第23页
    · 加权滑动平均第23-24页
  · 加权滑动平均存在的问题第24页
  · 基于权重转移的加权滑动平均跳变值和滞后性的改进第24-26页
    · 权重转移概念的提出第24-25页
    · 加权滑动平均滞后性改进第25-26页
    · 加权滑动平均跳变值改进第26页
  · 相关实验第26-34页
    · 实验环境和实验数据第26-29页
    · 实验方法第29-33页
    · 结果分析第33-34页
  · 小结第34-35页
第四章 基于 QPSO 算法的 BP 神经网络注水系统能耗指标预测研究第35-44页
  · BP 神经网络预测第35-37页
    · BP 神经网络预测模型第35-37页
    · BP 神经网络的优缺点第37页
  · QPSO 算法模型第37-38页
    · QPSO 算法的优势第37页
    · QPSO 算法的基本原理第37-38页
  · 基于 QPSO 算法的 BP 神经网络预测第38-39页
  · 相关实验第39-43页
    · 实验环境和实验数据第39页
    · 实验方法第39-42页
    · 结果分析第42-43页
  · 小结第43-44页
第五章 注水系统重点耗能设备能耗判别模型研究第44-60页
  · 问题的提出第44页
  · 能耗判别模型原理第44-45页
    · 实际工作存在的问题第44页
    · 解决问题的思路第44-45页
  · 能耗判别模型的建立第45-51页
    · 数学模型的建立第45-48页
    · 约束条件的建立及区间的划分第48-51页
    · 基于滑动平均的数据预处理第51页
    · 基于 QPSO 算法优化的 BP 神经网络指标预测第51页
    · 能耗判别模型的建立第51页
  · 相关实验第51-58页
    · 实验环境和实验数据第51-52页
    · 实验方法第52-58页
    · 结果分析第58页
  · 小结第58-60页
结论第60-61页
参考文献第61-65页
发表文章目录第65-66页
致谢第66-67页
详细摘要第67-74 页

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