基于人工神经网络的地铁环控热负荷计算
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| §1．1 国内外地铁概况 | 第6-8页 |
| 1．1．1 国外地铁概况 | 第6-7页 |
| 1．1．2 我国的地铁建设概况 | 第7-8页 |
| §1．2 地铁工程环控系统简介 | 第8-11页 |
| 1．2．1 地铁环控的应用和研究概况 | 第8-10页 |
| 1．2．2 地铁环控系统概述 | 第10-11页 |
| §1．3 本文研究内容和方法的提出 | 第11-15页 |
| 第二章 人工神经网络 | 第15-24页 |
| §2．1 人工神经网络发展 | 第15-17页 |
| §2．2 人工神经网络基本原理 | 第17-20页 |
| 2．2．1 人工神经元 | 第17-19页 |
| 2．2．2 人工神经网络的分类 | 第19-20页 |
| §2．3 人工神经网络计算算法 | 第20-21页 |
| §2．4 BP神经网络 | 第21-24页 |
| 2．4．1 BP神经网络模型 | 第21-22页 |
| 2．4．2 BP神经网络学习算法 | 第22-24页 |
| 第三章 神经网络的负荷计算 | 第24-55页 |
| §3．1 地铁环控热负荷的组成 | 第24-31页 |
| 3．1．1 列车运行散热量 | 第24-29页 |
| 3．1．2 列车活塞风负荷 | 第29页 |
| 3．1．3 人体负荷 | 第29-30页 |
| 3．1．4 车站照明和设备负荷 | 第30页 |
| 3．1．5 送入的室外空气负荷 | 第30-31页 |
| 3．1．6 洞壁吸放热 | 第31页 |
| §3．2 地铁环控热负荷的影响参数分析 | 第31-35页 |
| 3．2．1 列车运行散热量的影响参数 | 第32页 |
| 3．2．2 列车活塞风负荷的影响参数 | 第32-33页 |
| 3．2．3 人体负荷的影响参数 | 第33页 |
| 3．2．4 车站照明、设备负荷的影响参数 | 第33页 |
| 3．2．5 送入的室外空气负荷的影响参数 | 第33页 |
| 3．2．6 洞壁吸放热的影响参数 | 第33页 |
| 3．2．7 车站热负荷的影响参数 | 第33-35页 |
| §3．3 BP神经网络结构的建立 | 第35-38页 |
| 3．3．1 神经网络层数 | 第35-36页 |
| 3．3．2 输入输出层神经元个数 | 第36页 |
| 3．3．3 隐层神经元个数 | 第36-37页 |
| 3．3．4 激活函数 | 第37页 |
| 3．3．5 初始权值的选取 | 第37-38页 |
| §3．4 神经网络计算算法分析 | 第38-41页 |
| §3．5 地铁环控热负荷的神经网络计算 | 第41-55页 |
| 3．5．1 学习样本 | 第41-45页 |
| 3．5．2 测试样本 | 第45-48页 |
| 3．5．3 程序的编制 | 第48-50页 |
| 3．5．4 结果与分析 | 第50-55页 |
| 第四章 结论 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
