Bp神经网络在锅炉运行优化中的应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 1．1 课题背景及意义 | 第6-8页 |
| 1．2 电站性能监测与运行优化的研究现状 | 第8-12页 |
| 1．3 本文主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 电站锅炉的经济性指标及运行调节参数分析 | 第14-28页 |
| 2．1 影响锅炉热效率的因素 | 第14-19页 |
| 2．2 电站锅炉运行调节的主要参数及其影响因素 | 第19-25页 |
| 2．3 电站锅炉的经济运行 | 第25-28页 |
| 第三章 神经网络概述 | 第28-40页 |
| 3．1 神经网络的发展概况 | 第28-30页 |
| 3．2 神经网络原理、结构及分类 | 第30-37页 |
| 3．3 神经网络的学习算法及其应用领域 | 第37-40页 |
| 第四章 BP前馈神经网络 | 第40-47页 |
| 4．1 BP模型 | 第40-41页 |
| 4．2 BP网络的结构和学习规则 | 第41-47页 |
| 第五章 用BP网络实现锅炉运行的优化调节 | 第47-62页 |
| 5．1 用BP网络实现锅炉运行的优化调节 | 第47-53页 |
| 5．2 网络学习前的数据处理 | 第53-54页 |
| 5．3 BP算法存在的问题及改进措施 | 第54-56页 |
| 5．4 学习因子和惯性项的选取 | 第56页 |
| 5．5 隐含层数和层内单元（节点）数的确定 | 第56-58页 |
| 5．6 初始权值的选取 | 第58页 |
| 5．7 期望误差的选取 | 第58-59页 |
| 5．8 BP神经网络的程序实现 | 第59-62页 |
| 第六章 锅炉运行优化的BP网络软件系统 | 第62-71页 |
| 6．1 软件系统组成 | 第62页 |
| 6．2 计算模型的输入、输出变量 | 第62页 |
| 6．3 数据库的设计功能实现 | 第62-63页 |
| 6．4 软件的特点及实现功能 | 第63-64页 |
| 6．5 程序验证 | 第64-71页 |
| 第七章 总结 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
