| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10页 |
| ·主要研究内容及构成 | 第10-12页 |
| 第2章 脱硫系统 PH 值测量的关键问题分析 | 第12-18页 |
| ·脱硫工艺种类 | 第12-13页 |
| ·哈尔滨第一热电厂脱硫系统概况 | 第13-17页 |
| ·脱硫系统工艺流程 | 第14-16页 |
| ·脱硫系统重要参数 PH 值 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 BP 神经网络及改进算法分析 | 第18-36页 |
| ·神经网络技术概述 | 第18-19页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第19-21页 |
| ·神经元模型 | 第19-20页 |
| ·BP 神经网络的网络结构 | 第20页 |
| ·BP 神经网络的构建 | 第20-21页 |
| ·BP 算法 | 第21-35页 |
| ·BP 算法原理 | 第21-25页 |
| ·改进的 BP 算法分析 | 第25-34页 |
| ·拟牛顿法、LM 算法与小波算法的性能比较 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 BP 神经网络在脱硫系统 PH 值预测中的应用 | 第36-48页 |
| ·BP 神经网络进行 PH 值预测原理 | 第36-37页 |
| ·PH 值预测神经网络拓扑设计 | 第37-41页 |
| ·样本数值选取与处理 | 第41-43页 |
| ·PH 值预测模型在 MATLAB 中的仿真实现 | 第43-44页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第44-47页 |
| ·BP 神经网络对 PH 值预测性能分析 | 第44-46页 |
| ·实验结论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·主要成果 | 第48页 |
| ·存在的问题及不足 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |