基于BP神经网络优化算法的供热管网泄漏诊断
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 管网泄漏诊断的方法与研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 供热管网泄漏诊断的主要依据及研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 集中供热系统介绍 | 第19-28页 |
| 2.1 集中供热概况 | 第19-22页 |
| 2.2 集中供热管网分布 | 第22-23页 |
| 2.3 集中供热系统的数据采集与监控系统 | 第23-27页 |
| 2.3.1 热源中心监控系统 | 第25页 |
| 2.3.2 换热站监控系统 | 第25-26页 |
| 2.3.3 楼宇监控系统 | 第26-27页 |
| 2.3.4 气象监控系统 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 BP神经网络算法及其优化 | 第28-52页 |
| 3.1 神经网络概述 | 第28-30页 |
| 3.1.1 神经网络简介 | 第28页 |
| 3.1.2 神经元模型 | 第28-30页 |
| 3.2 基于BP神经网络的供热管网泄漏诊断研究 | 第30-40页 |
| 3.2.1 BP神经网络的基本原理 | 第30-32页 |
| 3.2.2 BP神经网络在管道泄漏诊断中的适用性 | 第32-33页 |
| 3.2.3 BP神经网络泄漏诊断模型结构的设计 | 第33-37页 |
| 3.2.4 BP神经网络研究内容 | 第37-40页 |
| 3.2.5 BP算法的缺陷和改进 | 第40页 |
| 3.3 基于粒子群算法的供热管网泄漏诊断研究 | 第40-51页 |
| 3.3.1 粒子群算法的基本原理 | 第40-45页 |
| 3.3.2 粒子群算法运行参数设定 | 第45-48页 |
| 3.3.3 粒子群算法优化BP神经网络优化结果 | 第48-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 实验论证及应用节能分析 | 第52-70页 |
| 4.1 实验装置的设计规则 | 第52-53页 |
| 4.1.1 实验装置的设计思想 | 第52-53页 |
| 4.1.2 实验装置的设计原则 | 第53页 |
| 4.2 实验装置与实验步骤 | 第53-58页 |
| 4.2.1 实验装置 | 第53-55页 |
| 4.2.2 控制器调节原理 | 第55-56页 |
| 4.2.3 实验步骤 | 第56-58页 |
| 4.3 实验结果及模型验证 | 第58-68页 |
| 4.3.1 实验结果整理 | 第58-59页 |
| 4.3.2 诊断模型验证 | 第59-61页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第61-68页 |
| 4.3.4 实验结论 | 第68页 |
| 4.4 应用节能分析 | 第68-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
