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基于遗传神经网络的尾矿库浸润线预测方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·课题背景与意义第8-9页
   ·国内外研究现状和发展趋势第9-14页
     ·尾矿库安全监测系统第9-10页
     ·浸润线的数值模拟分析第10-11页
     ·神经网络在渗流分析中的应用第11-12页
     ·遗传算法优化神经网络第12-14页
   ·论文研究主要内容第14-16页
第二章 浸润线对尾矿库安全性的影响研究第16-27页
   ·尾矿库第16-19页
     ·尾矿库的分类第16-17页
     ·尾矿库的筑坝方式第17-18页
     ·尾矿库的安全等级第18-19页
   ·影响尾矿库安全的主要因素第19-20页
   ·浸润线对尾矿库安全性的影响第20-27页
     ·水对坝坡抗滑稳定性的影响第20-22页
     ·浸润线的形成与数值分析第22-25页
     ·实例分析浸润线对尾矿安全性的影响第25-27页
第三章 基于遗传神经网络的浸润线预测模型研究第27-47页
   ·LM-BP神经网络第27-34页
     ·BP神经网络第28-30页
     ·LM-BP神经网络第30-33页
     ·LM-BP网络与BP网络的比较第33-34页
   ·改进遗传算法第34-41页
     ·遗传算法第34-39页
     ·改进遗传算法第39-40页
     ·改进算法与传统算法的比较第40-41页
   ·改进遗传神经网络在浸润线预测中的应用第41-47页
     ·确定BP神经网络结构第42-44页
     ·改进遗传算法优化BP神经网络初始权值第44-45页
     ·预测模型的实验结果第45-47页
第四章 浸润线预测在尾矿库安全监测系统的应用第47-61页
   ·尾矿库安全监测第47-50页
     ·尾矿库安全监测任务和方法第47-49页
     ·尾矿库安全监测系统组成第49-50页
   ·尾矿库安全监测系统软件设计第50-54页
     ·数据采集程序设计第50-52页
     ·上位机软件设计第52-54页
   ·基于MATLAB与VB集成的浸润线预测模型第54-61页
     ·构建浸润线预测模型第56-59页
     ·基于混合编程的预测模型的应用第59-61页
第五章 结论与展望第61-63页
   ·结论第61-62页
   ·展望第62-63页
参考文献第63-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的课题第69-70页
致谢第70页

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