神经网络在电力系统谐波分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·谐波的定义与产生 | 第10-11页 |
| ·谐波的定义 | 第10-11页 |
| ·谐波源 | 第11页 |
| ·谐波的危害 | 第11-12页 |
| ·谐波的治理现状与研究方法 | 第12-16页 |
| ·谐波的治理现状 | 第12-14页 |
| ·谐波分析的发展趋势 | 第14-16页 |
| 第2章 人工神经网络简介 | 第16-26页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的结构和原理 | 第17-22页 |
| ·神经元模型 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第20-22页 |
| ·神经网络的应用 | 第22-26页 |
| ·神经网络原理的特点 | 第22-23页 |
| ·神经网络的应用领域 | 第23-24页 |
| ·神经网络应用于谐波研究 | 第24-26页 |
| 第3章 基于BP神经网络的谐波分析 | 第26-34页 |
| ·前馈神经网络在谐波中的应用 | 第26页 |
| ·BP神经元与BP神经网络结构 | 第26-27页 |
| ·谐波信号和神经网络模型的构建 | 第27-30页 |
| ·算法分析 | 第30-32页 |
| ·算法实现 | 第32-34页 |
| 第4章 基于神经网络模拟退火的谐波分析 | 第34-42页 |
| ·模拟退火理论 | 第34页 |
| ·模拟退火的计算步骤 | 第34-35页 |
| ·模拟退火与神经网络的结合 | 第35-36页 |
| ·基于神经网络模拟退火的谐波分析 | 第36-42页 |
| ·算法可行性分析 | 第36-37页 |
| ·算法实现 | 第37-42页 |
| 第5章 基于BP神经网络的频率跟踪 | 第42-48页 |
| ·频率跟踪的意义 | 第42页 |
| ·频率跟踪的原理 | 第42-44页 |
| ·频率跟踪的实现 | 第44-48页 |
| ·频率跟踪的算法实现 | 第44页 |
| ·仿真结果 | 第44-48页 |
| 第6章 结论 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·有待解决的问题 | 第48-49页 |
| ·研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 A | 第54页 |
