神经网络预测器在供热系统中的应用
| 1 绪论 | 第1-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第8-10页 |
| ·课题的背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的、意义、方法和要解决的问题 | 第11-13页 |
| ·研究的目的、意义 | 第11页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·本论文的框架和要解决的问题 | 第11-13页 |
| 2 供热系统的特性分析 | 第13-25页 |
| ·集中供热系统简介 | 第13-14页 |
| ·系统的特性分析 | 第14-18页 |
| ·管网的阻力特性 | 第14-15页 |
| ·供热系统的水力工况 | 第15-17页 |
| ·供热系统的热力工况 | 第17-18页 |
| ·供热系统的调节 | 第18-24页 |
| ·供热系统的初调节 | 第19-20页 |
| ·供热系统的运行调节 | 第20-24页 |
| ·明德门小区供热站供热方式 | 第24-25页 |
| 3 小区间歇供热系统的混合仿真 | 第25-44页 |
| ·几种仿真技术的简单介绍 | 第25-27页 |
| ·LONWORKS现场总线技术 | 第27-31页 |
| ·现场总线简介 | 第27-28页 |
| ·LonWorks技术和LON总线的简单介绍 | 第28页 |
| ·本实验使用LonWorks网络的硬件组成 | 第28-29页 |
| ·本实验使用LonWorks网络的软件组成 | 第29-31页 |
| ·间歇供热系统混合仿真的硬件设计 | 第31-35页 |
| ·模拟部分模型 | 第31-33页 |
| ·混合仿真的硬件实现 | 第33-35页 |
| ·间歇供热系统混合仿真的软件设计 | 第35-44页 |
| ·Lonworks程序设计 | 第35-38页 |
| ·控制程序的编写 | 第38-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| 4 基于MATLAB的神经网络预测模型实现 | 第44-69页 |
| ·预测技术 | 第44-47页 |
| ·预测技术概述 | 第44页 |
| ·预测的步骤 | 第44-45页 |
| ·几种重要的预测技术 | 第45-47页 |
| ·神经网络概述 | 第47-49页 |
| ·神经元模型 | 第47-49页 |
| ·神经网络的构成、学习及训练 | 第49页 |
| ·BP网络原理及算法 | 第49-55页 |
| ·BP网络模型与结构 | 第49-50页 |
| ·BP算法 | 第50-52页 |
| ·BP网络设计 | 第52-53页 |
| ·学习算法的收敛性分析及改进 | 第53-55页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第55-58页 |
| ·神经网络预测器在供热系统预加热时间预报中的应用 | 第58-69页 |
| ·系统预测模型的辩识 | 第58-64页 |
| ·利用建立的预测器模型对系统作预测 | 第64-66页 |
| ·使用三参数与四参数的比较 | 第66-69页 |
| 5 结论 | 第69-70页 |
| ·论文的工作总结 | 第69页 |
| ·论文的独立见解 | 第69页 |
| ·进一步的研究和开发工作 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 附录1 图表索引 | 第73-75页 |
| 附录2 软件文档(另册装订) | 第75页 |
