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基于神经网络的涵闸流量软测量建模研究

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基于神经网络的涵闸流量软测量建模研究
论文目录
 
中文摘要第1-3 页
英文摘要第3-6 页
第一章 引言第6-9 页
  1.1 课题背景第6-7 页
  1.2 论文的主要内容第7-9 页
第二章 涵闸流量的软测量第9-17 页
  2.1 涵闸流量测量的一般方法第9 页
  2.2 涵闸流量的软测量方法第9-17 页
    2.2.1 软测量建模概述第10-13 页
    2.2.2 二次变量的选择第13-14 页
    2.2.3 数据预处理第14-16 页
    2.2.4 模型的建立与校正第16-17 页
第三章 神经网络的理论与应用第17-22 页
  3.1 神经网络概述第17-18 页
    3.1.1 基本原理第17 页
    3.1.2 主要特点第17-18 页
  3.2 神经网络的主要模型和学习算法第18-20 页
    3.2.1 网络模型第18-19 页
    3.2.2 学习算法第19-20 页
  3.3 神经网络的应用与评价第20-22 页
    3.3.1 主要应用领域第20 页
    3.3.2 神经网络的评价第20-22 页
第四章 基于BP网的涵闸流量软测量建模第22-37 页
  4.1 BP网概述第22-25 页
    4.1.1 基本结构与算法第22-23 页
    4.1.2 BP网的弱点及算法改进第23-25 页
    4.1.3 BP网的函数逼近能力第25 页
  4.2 二次变量的选择与网络结构的设计第25-26 页
    4.2.1 确定二次变量第25-26 页
    4.2.2 确定网络结构第26 页
  4.3 数据预处理第26-28 页
    4.3.1 样本的选取第26-27 页
    4.3.2 误差处理第27-28 页
    4.3.3 数据变换第28 页
  4.4 网络的训练与测试第28-32 页
    4.4.1 训练、测试、运行及相关误差第28-29 页
    4.4.2 影响网络训练的因素第29-30 页
    4.4.3 网络训练与测试的结果第30-32 页
  4.5 BP网算法优化及应用第32-37 页
    4.5.1 快速BP算法的原理第32-34 页
    4.5.2 快速BP算法的应用第34-36 页
    4.5.3 两种算法下模型比较第36-37 页
第五章 基于RBF网的涵闸流量软测量建模第37-45 页
  5.1 RBF网概述第37-41 页
    5.1.1 结构与算法第37-39 页
    5.1.2 RBF网的函数逼近能力第39-41 页
  5.2 基于RBF网的涵闸流量软测量模型第41-43 页
    5.2.1 网络结构设计第41 页
    5.2.2 网络的训练与测试第41-43 页
  5.3 模型应用比较第43-44 页
  5.4 模型的校正第44-45 页
第六章 软测量建模软件原型第45-51 页
  6.1 软件结构第45 页
  6.2 软件功能第45-51 页
    6.2.1 建模任务管理第45-46 页
    6.2.2 数据处理第46-47 页
    6.2.3 模型建立第47-49 页
    6.2.4 模型校验第49-51 页
第七章 结语第51-53 页
  7.1 本论文工作总结第51-52 页
  7.2 进一步工作的展望第52-53 页
    7.2.1 引黄涵闸流量软测量工作的展望第52 页
    7.2.2 软测量技术的展望第52-53 页
参考文献第53-56 页
致谢第56 页

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