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物流对能耗影响及吨钢能耗预测模型的研究
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物流对能耗影响及吨钢能耗预测模型的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-16页
　　　　1.1 我国钢铁工业能耗现状及面临的问题第9-10页
　　　　1.2 钢铁企业节能的主要途径第10-12页
　　　　　　　　1.2.1 管理节能第10-11页
　　　　　　　　1.2.2 设备节能第11页
　　　　　　　　1.2.3 结构节能第11页
　　　　　　　　1.2.4 技术节能第11-12页
　　　　　　　　1.2.5 动力系统节能第12页
　　　　1.3 钢铁企业能源模型建立的发展过程第12-13页
　　　　1.4 钢铁企业能耗分析方法的研究第13-14页
　　　　1.5 课题的主要研究内容和创新点第14-16页
　　　　　　　　1.5.1 课题的研究内容及主要思路第14-15页
　　　　　　　　1.5.2 课题的研究特色与创新之处第15-16页
第二章 分层着色 Petri 网在钢铁系统制造流程建模中的应用第16-23页
　　　　2.1 Petri 网概述第16-18页
　　　　　　　　2.1.1 有关分层着色 CPN 的定义第16-17页
　　　　　　　　2.1.2 分层有色 Petri 模型描述第17-18页
　　　　2.2 HCPN 模型的建立第18-19页
　　　　2.3 应用 HCPN 建立炼铁系统能源流程模型第19-21页
　　　　2.4 小结第21-23页
第三章 基于模糊层次分析法的物流对能耗影响分析第23-38页
　　　　3.1 模糊层次分析法概述第23-27页
　　　　　　　　3.1.1 层次分析法原理及定义第23-24页
　　　　　　　　3.1.2 AHP 基本步骤第24-27页
　　　　3.2 基于模糊层次分析法的钢铁生产能耗影响因素综合评价模型第27-30页
　　　　　　　　3.2.1 层次分析法存在的不足第27页
　　　　　　　　3.2.2 模糊层次分析法简介第27-30页
　　　　3.3 基于模糊层次分析法的钢铁生产能耗影响因素综合评价模型第30-36页
　　　　　　　　3.3.1 钢铁生产主流程物流影响因素分析第30页
　　　　　　　　3.3.2 建立相应的基准物流图第30-32页
　　　　　　　　3.3.3 模型建立第32-36页
　　　　3.4 结论第36-38页
第四章 基于遗传算法小波神经网络能耗预测模型的研究第38-48页
　　　　4.1 小波神经网络理论基础第38-40页
　　　　　　　　4.1.1 WNN 模型简介第38-40页
　　　　　　　　4.1.2 GA-WNN 简介第40页
　　　　4.2 GA-WNN 的训练第40-41页
　　　　4.3 遗传算法小波神经网络能耗预测模型第41-46页
　　　　　　　　4.3.1 系统模型描述第41-44页
　　　　　　　　4.3.2 模型建立第44页
　　　　　　　　4.3.3 网络模型的训练和评价第44-46页
　　　　4.4 小结第46-48页
第五章 结论与展望第48-50页
　　　　5.1 研究结论第48页
　　　　5.2 不足与展望第48-50页
参考文献第50-53页
发表论文和科研情况说明第53-54页
致谢第54-55

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。
 
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