基于BP神经网络的SCR脱硝效率预测模型研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容及目的 | 第12-13页 |
| 第2章 SCR 法烟气脱硝技术 | 第13-18页 |
| ·SCR 法工艺流程及脱硝原理 | 第13-14页 |
| ·工艺流程 | 第13页 |
| ·反应原理 | 第13-14页 |
| ·影响SCR 法脱硝过程的因素 | 第14-16页 |
| ·SCR 催化剂 | 第14-15页 |
| ·还原剂氨 | 第15-16页 |
| ·空间速度 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 第3章 BP 神经网络基本理论 | 第18-33页 |
| ·人工神经网络的基础 | 第18-20页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第19页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络模型 | 第20-24页 |
| ·人工神经网络原理、模型以及其算法 | 第20-24页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-32页 |
| ·BP 网络结构及算法原理 | 第24-28页 |
| ·BP 网络的训练及训练参数的选取 | 第28-30页 |
| ·BP 网络的学习规则 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 建立SCR 脱硝效率预测模型 | 第33-45页 |
| ·SCR 小型试验 | 第33-36页 |
| ·实验参数 | 第33-34页 |
| ·实验数据 | 第34-36页 |
| ·网络结构的建立 | 第36-37页 |
| ·数据的预处理 | 第37页 |
| ·模型的建立 | 第37-44页 |
| ·原始数据的处理 | 第37-39页 |
| ·建立Matlab 程序 | 第39-42页 |
| ·模型训练结果及精度分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 结论与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第51-52页 |
| 作者简介 | 第52-53页 |
| 详细摘要 | 第53-71页 |
