神经网络在火电厂建模中的应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·火电厂建模的发展情况 | 第6-9页 |
| ·火电厂建模的意义 | 第9-10页 |
| 第二章 反馈神经网络 | 第10-25页 |
| ·神经网络简述与目前的发展情况 | 第10-11页 |
| ·反馈神经网络(Elman)概述、结构、算法 | 第11-18页 |
| ·用于建模的反馈神经网络的产生与发展 | 第11-12页 |
| ·Elman神经网络结构 | 第12-14页 |
| ·Elman神经网络学习算法 | 第14-16页 |
| ·改进的Elman神经网络模型 | 第16-18页 |
| ·改进方法一 | 第17页 |
| ·改进方法二 | 第17-18页 |
| ·Elman神经网络建模仿真 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-25页 |
| 第三章 火电厂机理建模方法简述 | 第25-31页 |
| ·火电厂机理建模方法概述 | 第25页 |
| ·炉膛与汽水系统机理模型 | 第25-30页 |
| ·炉膛燃烧及传热的机理模型 | 第25-27页 |
| ·汽水蒸发系统的机理模型 | 第27-30页 |
| ·汽包动态模型 | 第27-29页 |
| ·上升管动态模型 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 机理神经网络建模方法 | 第31-42页 |
| ·机理神经网络建模方法概述 | 第31-33页 |
| ·机理神经网络建模方法产生的原因 | 第31页 |
| ·目前机理神经网络建模方法的几种形式 | 第31-33页 |
| ·一种机理神经网络模型 | 第33-37页 |
| ·炉膛部分 | 第33-34页 |
| ·汽包压力、水位部分 | 第34-36页 |
| ·模型中神经网络结构的选用和学习算法 | 第36页 |
| ·网络的学习方法与学习样本 | 第36-37页 |
| ·仿真 | 第37-40页 |
| ·仿真步骤 | 第37-38页 |
| ·现场数据点的采集与处理 | 第38页 |
| ·神经网络部分设置 | 第38-39页 |
| ·仿真结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| ·仿真中存在的问题 | 第40-41页 |
| ·改进方法 | 第41-42页 |
| 第五章 总结 | 第42-44页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第42页 |
| ·对未来发展的展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第47页 |
