优化的BP人工神经网络在换热站的应用

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优化的BP人工神经网络在换热站的应用

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优化的BP人工神经网络在换热站的应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-16页
· 换热站简介	第8-10页
· 换热站概述	第8-9页
· 国内的主要研究成果	第9-10页
· 智能算法概述	第10页
· 智能算法简介	第10页
· 人工神经网络	第10页
· 课题来源	第10-12页
· 拟采用的手段	第12-13页
· 本文的主要工作和成果	第13-14页
· 本文的组织	第14-16页
2 换热站	第16-24页
· 换热站技术背景	第16-17页
· 某小区换热站简介	第17-22页
· 换热站的特性分析	第22-24页
3 人工神经网络（ANN）	第24-32页
· 人工神经网络技术背景	第24-26页
· 人工神经元数学模型	第24-25页
· 人工神经网络的分类	第25-26页
· BP人工神经网络的概述	第26-27页
· BP人工神经网络的结构与分层	第26页
· BP人工神经网络的训练	第26-27页
· BP神经网络实验分析	第27-29页
· BP人工神经网络优化算法文献综述	第29-32页
4 智能算法及其优化BP神经网络	第32-56页
· 遗传算法	第32-43页
· 遗传算法的数学模型	第32-33页
· 遗传算法的研究综述	第33-34页
· 遗传算法实验分析	第34-36页
· 遗传算法的改进	第36-38页
· 利用遗传算法优化神经网络结构	第38-43页
· 粒子群算法	第43-53页
· 粒子群算法数学模型	第43-44页
· 粒子群算法的研究综述	第44-45页
· 粒子群算法的实验分析	第45-48页
· 粒子群算法的改进	第48-51页
· 利用粒子群算法优化神经网络结构	第51-53页
· 遗传算法与粒子群算法优化BP神经网络对比分析	第53-56页
5 神经网络控制换热站研究	第56-72页
· 换热站数学模型建立	第56-59页
· BP神经网络建立换热站稳态响应数学模型	第56-58页
· 换热站动态数学模型	第58-59页
· 换热站智能控制研究	第59-68页
· 供暖策略	第59-60页
· 供水策略	第60-61页
· 换热站的解耦控制研究	第61-68页
· 换热站改造	第68-72页
· 换热站双控制改造	第68-70页
· 换热站解耦控制器的实现	第70-71页
· 控制效果的验证	第71-72页
6 结论与展望	第72-74页
· 结论	第72-73页
· 展望	第73-74页
参考文献	第74-82页
致谢	第82-84页
攻读学位期间主要研究工作及奖励情况	第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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