| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.3 数据校正技术的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状及分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 | 第15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 实际供热系统传感器上传数据分析 | 第17-34页 |
| 2.1 长春东岭供热系统简介 | 第17-19页 |
| 2.2 供热系统上传异常数据的情况列举与分析 | 第19-27页 |
| 2.2.1 数据异常高值 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据值长时间为零 | 第21-22页 |
| 2.2.3 数据大量缺失 | 第22-25页 |
| 2.2.4 长春东岭供热系统数据异常现象汇总 | 第25-27页 |
| 2.3 换热站上传数据间的对应关系分析 | 第27-33页 |
| 2.3.1 一级网流量与热源流量 | 第27-29页 |
| 2.3.2 二级网流量与一级网供回水温度 | 第29-30页 |
| 2.3.3 二级网流量与二级网供回水温度 | 第30-31页 |
| 2.3.4 二级网流量与二级网供回水压力 | 第31-32页 |
| 2.3.5 流量与供回水压差 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 传感器上传数据过失误差侦破方法研究 | 第34-56页 |
| 3.1 基于小波滤波方法的过失误差侦破 | 第34-40页 |
| 3.1.1 小波滤波方法基本原理 | 第34-35页 |
| 3.1.2 阈值函数的选取和阈值的确定 | 第35-37页 |
| 3.1.3 小波滤波方法过失误差侦破过程 | 第37-39页 |
| 3.1.4 小波滤波方法侦破过失误差的实例应用 | 第39-40页 |
| 3.2 基于中值滤波方法的过失误差侦破 | 第40-45页 |
| 3.2.1 中值滤波基本原理 | 第40-42页 |
| 3.2.2 中值滤波方法过失误差侦破过程 | 第42-43页 |
| 3.2.3 中值滤波方法侦破过失误差的实例应用 | 第43-45页 |
| 3.3 基于BP神经网络方法的过失误差侦破 | 第45-49页 |
| 3.3.1 BP神经网络基本原理 | 第45-46页 |
| 3.3.2 BP神经网络方法过失误差侦破过程 | 第46-48页 |
| 3.3.3 BP神经网络方法侦破过失误差的实例应用 | 第48-49页 |
| 3.4 三种方法过失误差侦破结果的对比 | 第49-55页 |
| 3.4.1 过失误差侦破的评价指标 | 第49-51页 |
| 3.4.2 三种方法侦破过失误差的效果对比 | 第51-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 传感器上传数据的校正方法研究 | 第56-66页 |
| 4.1 传感器上传数据的校正过程 | 第56-57页 |
| 4.2 传感器仪表的系统误差检测 | 第57-60页 |
| 4.2.1 仪表系统误差检测方法介绍 | 第58-60页 |
| 4.2.2 仪表系统误差检测方法的实例应用 | 第60页 |
| 4.3 传感器上传数据中异常数据的筛选与校正 | 第60-62页 |
| 4.3.1 传感器上传数据中异常数据的筛选 | 第61-62页 |
| 4.3.2 传感器上传数据中异常数据的校正 | 第62页 |
| 4.4 传感器上传数据校正的应用实例 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论及展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |