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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
本篇论文共
56
页,
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。
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