基于BP神经网络与遗传算法的锅炉排放特性研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·锅炉燃烧系统优化运行研究动态 | 第12-15页 |
| ·基于燃烧理论建模技术的研究动态 | 第12-13页 |
| ·基于火焰图像处理技术的锅炉燃烧优化运行研究 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络技术的研究动态 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 电站锅炉NOx生成机理与控制技术 | 第16-27页 |
| ·燃煤电厂NOx的排放现状与控制对策 | 第16-18页 |
| ·我国燃煤电厂NOx的排放情况 | 第16页 |
| ·我国对燃煤电厂NOx排放所采取的控制对策 | 第16-17页 |
| ·各国对燃煤电厂NOx排放所采取的控制对策 | 第17-18页 |
| ·氮氧化物的生成机理和破坏机理 | 第18-20页 |
| ·NOx的理化特性及其危害 | 第18页 |
| ·燃烧过程中的NOx生成机理 | 第18-20页 |
| ·热力型NOx(T—NOx) | 第19页 |
| ·燃料型NOx(F—NOx) | 第19页 |
| ·快速型NOx(P—NOx) | 第19-20页 |
| ·燃烧过程中NOx的破坏机理 | 第20页 |
| ·燃烧过程中影响NOx生成的因素及其控制 | 第20-25页 |
| ·燃烧过程中影响NOx生成的因素 | 第20-21页 |
| ·控制NOx排放的技术分析 | 第21-25页 |
| ·燃烧中控制NOx的技术分析 | 第21-23页 |
| ·烟气处理技术 | 第23-25页 |
| ·优化燃烧技术简介 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 人工神经网络及BP算法 | 第27-38页 |
| ·人工神经网络概述 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络原理及算法推导 | 第28-32页 |
| ·人工神经元的数学模型 | 第28页 |
| ·BP神经网络拓扑结构 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络模型算法推导—梯度下降法 | 第29-32页 |
| ·BP神经网络的设计与优化 | 第32-36页 |
| ·输入层和输出层的设计 | 第33-34页 |
| ·网络隐含层数及层内结点数的选择 | 第34-35页 |
| ·网络初始权值的选取 | 第35页 |
| ·网络学习参数的选取 | 第35页 |
| ·网络模型的停止训练准则的确定 | 第35-36页 |
| ·BP算法的局限性及改进措施 | 第36-37页 |
| ·增加动量项 | 第36页 |
| ·调整学习速率 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 遗传算法 | 第38-51页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第38页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第38-39页 |
| ·遗传算法基本流程 | 第39页 |
| ·遗传算法基本操作 | 第39-49页 |
| ·编码方法 | 第39-41页 |
| ·二进制编码方法 | 第40页 |
| ·实数编码方法 | 第40-41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·遗传算子 | 第42-46页 |
| ·选择 | 第42-43页 |
| ·交叉 | 第43-45页 |
| ·变异 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的参数选择 | 第46-47页 |
| ·遗传算法的缺陷及改进策略 | 第47-49页 |
| ·遗传操作中最优保存策略 | 第48页 |
| ·遗传参数的自适应方案设计 | 第48-49页 |
| ·遗传算法用于神经网络优化 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于神经网络和遗传算法的锅炉排放特性模型 | 第51-68页 |
| ·锅炉燃烧设备概况及热态试验结果 | 第51-55页 |
| ·燃烧设备概况 | 第51-52页 |
| ·热态试验方法及结果 | 第52-55页 |
| ·试验方法 | 第52-53页 |
| ·试验结果 | 第53-55页 |
| ·基于改进BP神经网络的锅炉排放特性模型 | 第55-60页 |
| ·神经网络模型的输入与输出 | 第55-56页 |
| ·隐层数目及隐层节点的确定 | 第56页 |
| ·神经网络模型训练与测试 | 第56-60页 |
| ·网络模型参数选取 | 第56-57页 |
| ·网络模型的实现 | 第57-59页 |
| ·网络模型的训练结果及预测结果 | 第59-60页 |
| ·基于遗传优化神经网络权值的锅炉排放特性模型 | 第60-67页 |
| ·遗传算法参数的选取 | 第61页 |
| ·基于遗传优化的网络模型的实现 | 第61-63页 |
| ·基于遗传优化的网络模型的训练结果及预测结果 | 第63-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-71页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
