神经网络在锅炉经济性分析中的应用
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪 论 | 第6-9页 |
| ·研究背景及意义 | 第6页 |
| ·神经网络应用在电厂中的发展概况 | 第6-7页 |
| ·本文主要工作 | 第7-9页 |
| 第二章 锅炉效率计算模型 | 第9-16页 |
| ·锅炉效率的标准计算方法 | 第9-10页 |
| ·GB 标准的锅炉热效率计算模型 | 第9-10页 |
| ·ASME 标准的锅炉热效率计算模型 | 第10页 |
| ·锅炉效率计算模型 | 第10-13页 |
| ·机械不完全燃烧热损失 | 第10-11页 |
| ·气体不完全燃烧热损失 | 第11页 |
| ·排烟热损失 | 第11-13页 |
| ·散热损失 | 第13页 |
| ·其他热损失 | 第13页 |
| ·计算结果 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 粗糙集及神经网络的机理 | 第16-30页 |
| ·粗糙集的基础知识 | 第16-21页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第16-19页 |
| ·数据预处理 | 第19-21页 |
| ·神经网络的机理 | 第21-30页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第22-24页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-30页 |
| 第四章 神经网络输入参数的选取 | 第30-36页 |
| ·影响锅炉效率的主要因素 | 第30-33页 |
| ·煤种的影响 | 第30-31页 |
| ·过量空气系数的影响 | 第31页 |
| ·漏风的影响 | 第31页 |
| ·一、二次风的影响 | 第31-32页 |
| ·锅炉负荷的影响 | 第32-33页 |
| ·积灰和结渣的影响 | 第33页 |
| ·影响锅炉效率的参数(输入参数) 的选取 | 第33-36页 |
| ·输入参数的选取 | 第33-35页 |
| ·输入参数的获取 | 第35-36页 |
| 第五章 神经网络在锅炉经济性优化中的应用 | 第36-56页 |
| ·机组简介 | 第36-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-40页 |
| ·数据补齐 | 第37-39页 |
| ·数据归一化 | 第39-40页 |
| ·神经网络模型的设计 | 第40-43页 |
| ·影响锅炉效率的主要参数分析 | 第43-56页 |
| ·过量空气系数 | 第43-45页 |
| ·一、二次风温以及给水温度对锅炉经济性的影响 | 第45-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第61页 |
