煤气混合建模方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 煤气混合工艺及常用建模方法概述 | 第16-28页 |
| 2.1 煤气混合过程分析 | 第16-23页 |
| 2.1.1 高炉、焦炉煤气混合加压过程 | 第16-18页 |
| 2.1.2 煤气混合工艺流程 | 第18-22页 |
| 2.1.3 煤气混合技术难点 | 第22-23页 |
| 2.2 生产过程建模方法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 基于机理的建模方法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于数据的建模方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 煤气混合建模分析 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 BP神经网络与优化方法 | 第28-44页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第28-33页 |
| 3.2 BP网络结构及相关参数确定 | 第33-36页 |
| 3.3 差分进化算法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 差分进化(DE)算法的基本原理 | 第37-40页 |
| 3.3.2 差分进化(DE)算法的差分策略 | 第40-41页 |
| 3.3.3 差分进化算法优化BPNN | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 煤气混合系统建模 | 第44-58页 |
| 4.1 数据分析 | 第44-48页 |
| 4.1.1 数据采集 | 第44-46页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第46-48页 |
| 4.2 基于标准BP神经网络建模 | 第48-51页 |
| 4.2.1 BP网络的设计 | 第48-49页 |
| 4.2.2 BP网络的创建 | 第49-51页 |
| 4.3 差分改进的BP神经网络建模 | 第51-55页 |
| 4.3.1 差分算法优化BP神经网络基本原理 | 第51-52页 |
| 4.3.2 差分进化算法优化BP神经网络步骤 | 第52-53页 |
| 4.3.3 DE-BP神经网络建模的仿真与分析 | 第53-55页 |
| 4.4 基于企业成本效益的系统优化 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 煤气混合系统软件开发 | 第58-66页 |
| 5.1 系统设计流程 | 第58-61页 |
| 5.2 系统模块 | 第61-64页 |
| 5.2.1 数据管理模块 | 第61页 |
| 5.2.2 算法优化模块 | 第61-62页 |
| 5.2.3 参数设置模块 | 第62-63页 |
| 5.2.4 结果评价模块 | 第63-64页 |
| 5.2.5 系统退出模块 | 第64页 |
| 5.3 系统操作流程 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
