| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究动态 | 第8-13页 |
| ·国外燃烧优化技术的研究及应用 | 第8-11页 |
| ·国内燃烧优化技术的研究及应用 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 BP 神经网络 | 第15-23页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第15-17页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第17-18页 |
| ·BP 算法实现的步骤 | 第18页 |
| ·BP 算法存在的问题 | 第18页 |
| ·BP 算法的改进 | 第18-21页 |
| ·BFGS 算法和Levenberg-Marquardt 算法 | 第18-19页 |
| ·改善泛化能力 | 第19-20页 |
| ·前处理和后处理 | 第20-21页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 电站锅炉NOx 排放与效率响应特性建模 | 第23-37页 |
| ·电站锅炉NOX生成和热效率影响因素 | 第23-29页 |
| ·燃烧过程中NOX的生成和破坏机理 | 第23-25页 |
| ·锅炉热效率的影响要素 | 第25-29页 |
| ·电站锅炉运行参数测试 | 第29页 |
| ·电站锅炉NOX排放和热效率的混合模型 | 第29-33页 |
| ·数据的采集 | 第30-32页 |
| ·锅炉燃烧特性模型的建立 | 第32-33页 |
| ·结果分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于遗传算法的电站锅炉效率和NOx 的优化 | 第37-46页 |
| ·遗传算法 | 第37-40页 |
| ·设计遗传算法的基本原则 | 第37页 |
| ·遗传算法的一般结构 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的主要步骤和流程图 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第39-40页 |
| ·编码表示 | 第40-42页 |
| ·二进制编码 | 第40-41页 |
| ·实数编码 | 第41页 |
| ·结构式编码 | 第41-42页 |
| ·优化变量和目标函数的确定 | 第42-43页 |
| ·优化问题的数学描述 | 第42-43页 |
| ·优化模型的建立 | 第43页 |
| ·仿真结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论和展望 | 第46-48页 |
| ·主要工作与结论 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第52页 |