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温度预测智能算法在工业控制中的设计与实现

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 温度预测国内外研究现状第11-12页
        1.2.1 温度预测国内研究现状第11-12页
        1.2.2 温度预测国外研究现状第12页
    1.3 论文研究内容及论文结构第12-14页
第2章 相关技术第14-20页
    2.1 Apriori算法原理第14-15页
    2.2 BP神经网络第15-18页
    2.3 多元线性回归第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第3章 温度预测系统需求分析第20-30页
    3.1 问题背景第20-21页
    3.2 工业控制系统结构分析第21-22页
    3.3 温度变化影响因素分析第22-25页
        3.3.1 反应釜实体分析第22-24页
        3.3.2 工厂环境分析第24页
        3.3.3 影响因素总结第24-25页
    3.4 用例分析第25-28页
        3.4.1 登录功能第26页
        3.4.2 参数设定功能第26-27页
        3.4.3 模型训练功能第27页
        3.4.4 温度预测功能第27-28页
    3.5 本章小结第28-30页
第4章 温度预测智能算法设计第30-46页
    4.1 温度预测智能算法总体设计第30-31页
    4.2 特征值选择第31-35页
        4.2.1 数据预处理第32-33页
        4.2.2 Apriori算法仿真第33-35页
    4.3 初步预测算法第35-43页
        4.3.1 多元线性回归第37-39页
        4.3.2 BP神经网络第39-43页
    4.4 误差校正第43-44页
    4.5 温度预测智能算法仿真第44-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第5章 温度预测系统设计第46-62页
    5.1 总体结构设计第46-50页
    5.2 模块详细设计第50-57页
        5.2.1 登录模块第50-51页
        5.2.2 参数设定模块第51-53页
        5.2.3 模型训练模块第53-56页
        5.2.4 温度预测模块第56-57页
    5.3 系统数据结构设计第57-61页
        5.3.1 逻辑结构设计第58-59页
        5.3.2 物理结构设计第59-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第6章 温度预测系统实现及测试第62-72页
    6.1 系统实现配置环境第62页
    6.2 各模块代码实现第62-68页
        6.2.1 登录模块的实现第62-63页
        6.2.2 参数设定模块的实现第63-65页
        6.2.3 模型训练模块的实现第65-67页
        6.2.4 温度预测模块的实现第67-68页
    6.3 软件测试第68-70页
        6.3.1 测试环境第68页
        6.3.2 测试用例第68-69页
        6.3.3 测试结果第69-70页
    6.4 本章小结第70-72页
结论第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-80页
致谢第80-81页

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