火电行业氮氧化物排放量预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究思路及内容 | 第11-13页 |
| 第2章 火电行业NOx排放现状及控制法规技术 | 第13-21页 |
| ·我国氮氧化物的排放现状 | 第13-15页 |
| ·火电行业氮氧化物控制法规、政策及标准 | 第15-17页 |
| ·控制法规与政策 | 第15-16页 |
| ·火电厂污染物排放标准 | 第16-17页 |
| ·排污收费制度和排放监测 | 第17页 |
| ·火电行业NOx控制技术 | 第17-20页 |
| ·NOx的生成机理 | 第17-18页 |
| ·NOx控制技术 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 火电行业NOx排放量估算方法的研究 | 第21-26页 |
| ·火电行业NOx排放量计算的一般方法 | 第21-23页 |
| ·实测法 | 第21页 |
| ·物料衡算法 | 第21-22页 |
| ·类比分析法 | 第22页 |
| ·经验公式法 | 第22-23页 |
| ·单台机组NOx排放计算的数值模拟方法 | 第23页 |
| ·区域火电行业NOx排放预测方法 | 第23-25页 |
| ·排放因子法 | 第23-24页 |
| ·典型机组法 | 第24页 |
| ·数理统计方法 | 第24-25页 |
| ·火电行业NOx排放量预测方法的选择 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 火电行业NOx排放量预测模型研究 | 第26-40页 |
| ·灰色理论 | 第26-29页 |
| ·灰色理论的产生与发展 | 第26页 |
| ·灰色理论数据处理的基本方法 | 第26-27页 |
| ·灰色预测理论与预测方法 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络理论 | 第29-30页 |
| ·神经网络基本组成 | 第29页 |
| ·常见的神经网络模型 | 第29-30页 |
| ·组合预测理论 | 第30-31页 |
| ·组合预测原理 | 第30-31页 |
| ·组合预测模型的分类 | 第31页 |
| ·火电行业NOx排放量组合预测模型的建立 | 第31-39页 |
| ·灰色GM(1,N)预测模型 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第32-34页 |
| ·IOWA算子 | 第34页 |
| ·马尔科夫链 | 第34-35页 |
| ·组合预测模型的建模思路 | 第35-36页 |
| ·组合预测模型的建模步骤 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 火电行业NOx排放量预测 | 第40-54页 |
| ·NOx排放量预测原始数据的选取与分析 | 第40-43页 |
| ·火电行业NOx排放量预测 | 第43-53页 |
| ·基于灰色模型的火电行NOx排放量预测 | 第43-45页 |
| ·基于BP神经网络模型的火电行业NOx排放量预测 | 第45-48页 |
| ·基于组合预测模型的火电行业NOx排放量预测 | 第48-53页 |
| ·组合预测模型预测效果检验 | 第49-50页 |
| ·采用马尔科夫链定性分析预测误差 | 第50-52页 |
| ·组合预测模型预测结果 | 第52-53页 |
| ·预测结果分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
