基于改进型粒子群算法的热轧带钢宽度神经网络预报模型的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-17页 |
| ·BP神经网络的研究现状 | 第13-15页 |
| ·粒子群算法的研究现状 | 第15-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 改进型粒子群优化算法的研究 | 第20-32页 |
| ·基本粒子群算法 | 第20-25页 |
| ·基本粒子群算法的原理 | 第20-23页 |
| ·基本粒子群算法的流程 | 第23页 |
| ·基本粒子群算法的参数 | 第23-25页 |
| ·粒子群算法的收敛性 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第26-28页 |
| ·仿真研究 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于改进型粒子群优化算法的神经网络建模 | 第32-48页 |
| ·BP神经网络 | 第32-39页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第33-35页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第35-38页 |
| ·BP神经网络的不足 | 第38-39页 |
| ·基于粒子群算法的神经网络建模步骤 | 第39-43页 |
| ·神经网络结构设计 | 第39-41页 |
| ·粒子群算法对神经网络参数的优化 | 第41-43页 |
| ·粒子群优化神经网络的流程 | 第43页 |
| ·仿真研究 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 热轧带钢宽度预报模型的研究 | 第48-66页 |
| ·热轧带钢工艺过程 | 第48-53页 |
| ·热轧带钢的生产过程 | 第48-50页 |
| ·热轧带钢的宽度控制 | 第50-51页 |
| ·热轧带钢宽度的影响因素分析 | 第51-53页 |
| ·热轧带钢宽度预报模型的建立 | 第53-60页 |
| ·输入变量的确定 | 第53-59页 |
| ·数据的预处理 | 第59页 |
| ·宽度控制预测模型的建立 | 第59-60页 |
| ·仿真研究 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读研究生期间发表的学术论文 | 第74页 |
