首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文--人工神经网络与计算论文

基于人工神经网络的公路隧道火灾临界风速预测研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 课题研究背景与意义第9-13页
        1.1.1 隧道火灾发生的原因第11-12页
        1.1.2 隧道火灾的特点及危害第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
        1.2.3 存在的不足及发展趋势第15-16页
    1.3 本文主要研究内容第16-17页
    1.4 论文的章节安排第17-18页
第二章 公路隧道火灾临界风速理论与人工神经网络原理第18-29页
    2.1 公路隧道通风排烟方式第18-21页
        2.1.1 公路隧道通风排烟方式分类第18-20页
        2.1.2 不同通风排烟方式的比较分析第20-21页
    2.2 临界风速理论第21-24页
        2.2.1 临界风速的概念第21-22页
        2.2.2 临界风速的计算公式第22-24页
    2.3 人工神经网络原理第24-27页
        2.3.1 神经网络的概念第24-25页
        2.3.2 神经网络的结构和类型第25-27页
        2.3.3 神经网络的特点第27页
    2.4 本章小结第27-29页
第三章 基于人工神经网络的公路隧道火灾临界风速预测第29-43页
    3.1 临界风速的数值模拟计算第29-34页
        3.1.1 基于场模拟的数值模拟方法第29-31页
        3.1.2 计算网格的设置及独立性测试第31-34页
    3.2 数据样本的归一化处理第34-35页
    3.3 基于BP神经网络的公路隧道火灾临界风速预测模型第35-39页
        3.3.1 BP神经网络预测原理第35-38页
        3.3.2 BP神经网络结构的设计第38-39页
    3.4 网络训练算法的优化第39-42页
        3.4.1 标准BP算法第39-40页
        3.4.2 改进的训练算法第40-41页
        3.4.3 训练算法的对比第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 实验与结果分析第43-62页
    4.1 实验环境介绍第43-45页
        4.1.1 实验环境第43页
        4.1.2 实验模型及样本获取第43-45页
    4.2 数值模拟实验与结果分析第45-57页
    4.3 神经网络模型预测实验与结果分析第57-60页
    4.4 本章小结第60-62页
总结与展望第62-64页
参考文献第64-69页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第69-70页
致谢第70页

论文共70页,点击 下载论文
上一篇:浅层地下水对地表能量平衡系统影响的遥感探测--以新疆伊犁谷地为例
下一篇:混合粒子群优化的神经网络在短期负荷预测中的应用研究