基于BP网络的输油管道泄漏报警技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-16页 |
| 1.1.1 油气管道运输发展背景 | 第9-13页 |
| 1.1.2 管道运输的国内外建设发展历史 | 第13-16页 |
| 1.1.3 管道运输的发展前景 | 第16页 |
| 1.2 课题研究意义及目的 | 第16-18页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 管道泄露检测以及相关研究 | 第19-33页 |
| 2.1 现有管道泄漏检测方法 | 第19-29页 |
| 2.1.1 直接检漏法 | 第20-22页 |
| 2.1.2 间接检漏法 | 第22-29页 |
| 2.2 管道运输检漏法评判标准 | 第29-33页 |
| 2.2.1 有效性 | 第29页 |
| 2.2.2 实时性 | 第29页 |
| 2.2.3 检测的范围 | 第29-30页 |
| 2.2.4 准确性、可靠性 | 第30页 |
| 2.2.5 适应能力 | 第30页 |
| 2.2.6 可维护性 | 第30页 |
| 2.2.7 性价比 | 第30页 |
| 2.2.8 设备要求 | 第30-33页 |
| 第三章 小波变换的研究及应用 | 第33-43页 |
| 3.1 小波变换方法概述 | 第33-35页 |
| 3.1.1 一维连续小波变换定义 | 第34-35页 |
| 3.1.2 连续小波变换性质 | 第35页 |
| 3.1.3 小波奇异性分析 | 第35页 |
| 3.2 小波变换应用 | 第35-39页 |
| 3.2.1 小波基的选择 | 第37页 |
| 3.2.2 分解尺度的确定 | 第37-38页 |
| 3.2.3 阈值的选择 | 第38页 |
| 3.2.4 特征值计算 | 第38-39页 |
| 3.3 实验仿真结果 | 第39-43页 |
| 第四章 BP神经网络研究和应用 | 第43-57页 |
| 4.1 人工神经网络概述 | 第43-46页 |
| 4.2 BP网络 | 第46-50页 |
| 4.2.1 建立BP网络结构 | 第48-50页 |
| 4.2.2 计算误差 | 第50页 |
| 4.2.3 更新权值 | 第50页 |
| 4.3 BP网络的仿真实验 | 第50-57页 |
| 第五章 遗传算法 | 第57-69页 |
| 5.1 遗传算法概述 | 第57-61页 |
| 5.1.1 对自变量进行编码 | 第58-59页 |
| 5.1.2 生成初始种群 | 第59页 |
| 5.1.3 适应度函数 | 第59-60页 |
| 5.1.4 算子操作 | 第60-61页 |
| 5.1.5 终止条件判断 | 第61页 |
| 5.2 遗传算法优化BP网络 | 第61-65页 |
| 5.2.1 编码 | 第63页 |
| 5.2.2 生成初始群 | 第63页 |
| 5.2.3 适应度函数 | 第63-64页 |
| 5.2.4 选择、交叉、变异 | 第64-65页 |
| 5.3 实验仿真结果 | 第65-69页 |
| 第六章 结论 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间所获得的相关科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
