| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 人工神经网络基本原理及应用 | 第11-19页 |
| ·人工神经网络 | 第11-15页 |
| ·人工神经网络简介 | 第11页 |
| ·人工神经元的数学模型 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络模型 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络的基本特点与功能 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络的基本功能 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第15页 |
| ·BP 学习算法 | 第15-19页 |
| ·BP 算法基本思想 | 第15-16页 |
| ·BP 算法描述 | 第16页 |
| ·BP 学习算法流程 | 第16-19页 |
| 第三章 泵站机组性能分析 | 第19-45页 |
| ·工程概况 | 第19-20页 |
| ·数据分析 | 第20-43页 |
| ·水泵运行工况点的确定 | 第20-31页 |
| ·水泵动力特性曲线拟合 | 第31-42页 |
| ·拟合精度 | 第42-43页 |
| ·水泵动力特性曲线分析 | 第43-45页 |
| 第四章 利用 MATLAB 神经网络工具箱对水泵性能进行预测 | 第45-57页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第45-46页 |
| ·BP 神经网络的建立及预测结果 | 第46-50页 |
| ·BP 神经网络的建立 | 第46-47页 |
| ·网络训练及预测结果 | 第47-49页 |
| ·预测结果的准确性及误差分析 | 第49-50页 |
| ·水泵最优工况的确定 | 第50-55页 |
| ·预测结果的合理性 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第60-61页 |
| 论文发表 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |