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建筑能耗监控与预测

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-20页
   ·选题背景和意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-19页
     ·国外研究现状第13-15页
     ·国内研究现状第15-19页
   ·研究内容第19-20页
第二章 神经网络与遗传算法第20-38页
   ·神经网络概述第20-24页
     ·神经网络的提出与发展第20-21页
     ·神经网络模型第21-24页
   ·BP神经网络第24-29页
     ·BP算法第25-28页
     ·BP算法的不足与改进第28-29页
   ·BP算法的改进第29-37页
     ·变步长BP算法第29-30页
     ·Levenberg-Marquardts算法第30-31页
     ·遗传神经网络模型第31-37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 基于改进的神经网络能耗预测模型第38-54页
   ·遗传Levenberg-Marquardts算法第38-39页
   ·预测模型的提出第39-45页
     ·输入层指标因素的确定第39-43页
     ·网络结构参数第43-45页
   ·数据的预处理第45-47页
     ·伪数据的处理第45-46页
     ·归一化处理第46-47页
   ·预测结果分析第47-50页
   ·预测模型的验证第50-52页
   ·本章小结第52-54页
第四章 能耗监控系统设计第54-72页
   ·系统总体设计第54-56页
   ·计控装置的设计方案第56-66页
     ·CS5460A及其接口电路的设计第57-62页
     ·通讯接口设计第62-63页
     ·控制电路设计第63-64页
     ·计控装置第64-66页
   ·系统软件设计第66-71页
     ·Modbus RTU协议第67-69页
     ·主站数据采集程序设计第69-70页
     ·数据管理应用程序设计第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第五章 系统的实现与测试第72-85页
   ·RS-485 通讯测试第72页
   ·数据采集程序测试第72-74页
   ·数据管理应用程序的测试第74-84页
   ·本章小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
   ·工作总结第85-86页
   ·展望和设想第86-87页
参考文献第87-92页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果第92-93页
致谢第93-94页

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