| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| 1．1 选题的背景和意义 | 第6-7页 |
| 1．2 方案的选取 | 第7-8页 |
| 1．2．1 C/S与B/S并存模式 | 第7-8页 |
| 1．2．2 神经网络预测生产指标 | 第8页 |
| 1．2．3 通用程序的设计思想 | 第8页 |
| 1．3 本文所做的主要工作 | 第8-10页 |
| 第二章 发电企业计划统计系统分析及实现 | 第10-24页 |
| 2．1 系统总体设计的任务与主要工作内容 | 第10-11页 |
| 2．2 软件开发模式方案——原型法与软件生命周期法相结合 | 第11-12页 |
| 2．3 发电企业自身特点及解决方案 | 第12-13页 |
| 2．4 计划统计系统业务流程 | 第13-16页 |
| 2．5 开发工具及工作平台选择 | 第16-19页 |
| 2．6 功能模块简介 | 第19-24页 |
| 2．6．1 系统功能简介 | 第19-20页 |
| 2．6．2 模块特点 | 第20-24页 |
| 第三章 用改进BP算法实现生产指标预测 | 第24-43页 |
| 3．1 神经网络概述 | 第24-29页 |
| 3．1．1 生物神经网络的模型及其基本特征 | 第24-26页 |
| 3．1．2 人工神经网络的典型模型 | 第26-28页 |
| 3．1．3 人工神经网络的特点及主要应用范围 | 第28-29页 |
| 3．2 反向传播算法（BP算法） | 第29-33页 |
| 3．3 BP算法的缺点及改进的BP算法 | 第33-35页 |
| 3．4 隐含层数和层内单元（节，点）数的确定 | 第35-39页 |
| 3．4．1 输入和输出层的设计 | 第36页 |
| 3．4．2 隐含层数和层内节点数的选择 | 第36-39页 |
| 3．4．2．1 隐含层数的选择 | 第36-37页 |
| 3．4．2．2 隐含层内节点数的确定 | 第37-38页 |
| 3．4．2．3 初始值的选定 | 第38-39页 |
| 3．5 生产指标制约因素的选取 | 第39-40页 |
| 3．6 程序设计 | 第40-43页 |
| 第四章 通用程序设计技术研究 | 第43-53页 |
| 4．1 常用算法分类及实现 | 第43-46页 |
| 4．1．1 读原始记录项 | 第43-44页 |
| 4．1．2 统计原始记录 | 第44页 |
| 4．1．3 转账 | 第44-45页 |
| 4．1．4 读取固定常数项 | 第45页 |
| 4．1．5 求取累积值的最大值或最小值 | 第45页 |
| 4．1．6 算术平均 | 第45-46页 |
| 4．1．7 加权平均 | 第46页 |
| 4．2 灵活输入界面思想 | 第46页 |
| 4．3 公式外输入技术 | 第46-53页 |
| 4．3．1 技术难点 | 第47页 |
| 4．3．2 解决方案 | 第47-51页 |
| 4．3．2．1 不改变原有库结构的方法 | 第47-50页 |
| 4．3．2．2 条形库结构方法 | 第50-51页 |
| 4．3．3 方案比较 | 第51-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58页 |