| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 课题来源 | 第11页 |
| 1.5 课题研究内容 | 第11-12页 |
| 1.6 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 神经网络建模原理 | 第13-21页 |
| 2.1 神经网络概述 | 第13-14页 |
| 2.2 神经网络的分类 | 第14-15页 |
| 2.3 神经网络的特点 | 第15页 |
| 2.4 BP神经网络建模 | 第15-18页 |
| 2.4.1 BP神经网络原理 | 第15-16页 |
| 2.4.2 BP神经网络的传递函数 | 第16-17页 |
| 2.4.3 BP神经网络的学习算法 | 第17-18页 |
| 2.5 BP神经网络的其他参数 | 第18-19页 |
| 2.6 BP神经网络的局限性 | 第19-20页 |
| 2.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 遗传算法优化原理 | 第21-28页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第21页 |
| 3.2 遗传基因型 | 第21-22页 |
| 3.3 适应度函数 | 第22-23页 |
| 3.3.1 常见的适应度函数 | 第22-23页 |
| 3.3.2 适应度函数的设计要求 | 第23页 |
| 3.4 遗传操作 | 第23-27页 |
| 3.5 遗传算法的特点 | 第27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 锅炉混煤掺烧热态试验 | 第28-49页 |
| 4.1 锅炉设备概况 | 第28-31页 |
| 4.2 试验内容及方法 | 第31-32页 |
| 4.3 燃用煤种热重分析实验 | 第32-40页 |
| 4.3.1 煤种燃烧特性分析 | 第32-33页 |
| 4.3.2 煤热重分析技术简介 | 第33-40页 |
| 4.4 混煤掺烧现场试验 | 第40-47页 |
| 4.4.1 试验概况 | 第40-41页 |
| 4.4.2 混煤掺烧方式对锅炉热效率和NO_x排放的影响 | 第41-47页 |
| 4.5 试验结论 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 神经网络建模与遗传算法优化 | 第49-62页 |
| 5.1 锅炉热态试验结果采集 | 第49-51页 |
| 5.2 基于BP神经网络的锅炉排放建模 | 第51-57页 |
| 5.2.1 神经网络的输入与输出选择 | 第51-52页 |
| 5.2.2 Matlab神经网络工具箱 | 第52-53页 |
| 5.2.3 神经网络模型参数选择 | 第53-54页 |
| 5.2.4 神经网络的计算流程 | 第54-55页 |
| 5.2.5 BP神经网络建模结果 | 第55-57页 |
| 5.3 遗传算法优化网络和NO_X排放 | 第57-60页 |
| 5.3.1 遗传算法优化BP神经网络 | 第57页 |
| 5.3.2 遗传算法的参数设置 | 第57-58页 |
| 5.3.3 遗传算法优化神经网络模型结果 | 第58-59页 |
| 5.3.4 遗传算法优化锅炉NO_x排放结果 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |