基于神经网络的煤气流量测量
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪言 | 第8-12页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·流量补偿技术的现状与发展 | 第8-9页 |
| ·软测量技术的理论依据 | 第9-10页 |
| ·人工神经网络 | 第10-12页 |
| 第二章 传统煤气流量的测量 | 第12-23页 |
| ·孔板差压流量计 | 第12-13页 |
| ·可换孔板节流装置 | 第12页 |
| ·圆缺孔板 | 第12页 |
| ·多管并联形式 | 第12-13页 |
| ·煤气管排水和防冻 | 第13页 |
| ·煤气参数的信号表达式 | 第13-14页 |
| ·压力参数 | 第13-14页 |
| ·温度参数 | 第14页 |
| ·差压参数 | 第14页 |
| ·流量参数 | 第14页 |
| ·孔板差压流量计读数的计算修正 | 第14-18页 |
| ·流量计的刻度方程式 | 第15页 |
| ·读数的计算修正 | 第15-18页 |
| ·孔板差压流量计的温度p、压力T补偿建模通式 | 第18-19页 |
| ·气体膨胀系数ε的补偿模式 | 第19-20页 |
| ·气体压缩系数Z的补偿模式 | 第20页 |
| ·其他参数的补偿 | 第20-23页 |
| ·气体成分变化的修正 | 第20-21页 |
| ·孔板孔径的修正 | 第21-22页 |
| ·流量系数α的修正 | 第22-23页 |
| 第三章 BP神经网络的基本原理 | 第23-30页 |
| ·BP神经元 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-27页 |
| ·正向传播 | 第24-25页 |
| ·反向传播 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络的训练策略 | 第27-30页 |
| ·确定BP网络的结构 | 第27-28页 |
| ·误差的选取 | 第28-30页 |
| 第四章 煤气流量计量预测模型的设计与实现 | 第30-47页 |
| ·煤气流量预测模型的网络结构 | 第30-33页 |
| ·输入、输出节点数 | 第30页 |
| ·网络层数 | 第30页 |
| ·隐层节点数 | 第30-31页 |
| ·传递函数 | 第31页 |
| ·其他参数 | 第31页 |
| ·软件设计 | 第31-33页 |
| ·煤气流量预测模型的设计与实现 | 第33-39页 |
| ·网络权值、阈值初始化 | 第33-34页 |
| ·输入数据归一化与输出数据反归一化 | 第34-35页 |
| ·加权、转移运算 | 第35-36页 |
| ·均方误差 | 第36-37页 |
| ·权值调整 | 第37-39页 |
| ·程序运行 | 第39页 |
| ·相关数据的处理 | 第39-42页 |
| ·导出输入层到隐层权值 | 第39-40页 |
| ·导出隐层到输出层权值 | 第40-41页 |
| ·导出神经元的阈值 | 第41-42页 |
| ·导出网络预测数据 | 第42页 |
| ·误差分析 | 第42-43页 |
| ·系统均方误差分析 | 第42-43页 |
| ·系统均方误差分析 | 第43页 |
| ·煤气流量预测模型的应用 | 第43-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53页 |
