| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·神经网络在预测领域的应用 | 第7-9页 |
| ·研究目的 | 第9-10页 |
| ·目前国内外加油站工作的现状 | 第10-13页 |
| ·国内加油站存在的主要问题 | 第10-12页 |
| ·国外加油站 | 第12-13页 |
| ·课题来源 | 第13-14页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第14-15页 |
| 第二章 BP 神经网络原理、结构设计及实现 | 第15-31页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第15-18页 |
| ·人脑和神经网络 | 第15-16页 |
| ·人工神经元的模型 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第17页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第17页 |
| ·人工神经网络的工作方式 | 第17页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第17-18页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第18-24页 |
| ·BP 神经网络概念 | 第18-19页 |
| ·BP 网络结构 | 第19-20页 |
| ·BP 网络算法 | 第20-24页 |
| ·BP 算法流程图 | 第24页 |
| ·常用的预测方法 | 第24-26页 |
| ·模糊故障树分析预测 | 第24-25页 |
| ·模糊灰色预测 | 第25-26页 |
| ·时间序列分析法 | 第26页 |
| ·系统分析法 | 第26页 |
| ·BP 网络在预测中的优缺点 | 第26-31页 |
| ·BP 网络优势 | 第26-28页 |
| ·BP 网络不足 | 第28-31页 |
| 第三章 油品计量 | 第31-36页 |
| ·计量工作的现状 | 第31-32页 |
| ·油品计量的常用方法 | 第32页 |
| ·油品计量影响因素分析 | 第32-36页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的加油站油品罐存量预测 | 第36-48页 |
| ·加油站油品罐存量计算模型建立 | 第36-38页 |
| ·基本假设 | 第36页 |
| ·符号变量说明 | 第36-37页 |
| ·建立模型 | 第37-38页 |
| ·利用模型对罐存量预测 | 第38-42页 |
| ·求解与结果分析 | 第42-45页 |
| ·研究出的预测模型与现行计量方法的对比 | 第45-48页 |
| 第五章 结论 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-54页 |