| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·基于数据统计的建模的发展和现状 | 第10-11页 |
| ·神经网络的发展和现状 | 第11-13页 |
| ·论文主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于神经网络的数据统计建模 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·神经网络的原理与结构 | 第16-18页 |
| ·基于神经网络的数据统计建模方法 | 第18-23页 |
| ·基于神经网络的系统建模 | 第18-19页 |
| ·正向建模 | 第18页 |
| ·逆向建模 | 第18-19页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第19-20页 |
| ·神经网络模型检验 | 第20-23页 |
| 第三章 离心通风机模型结构及参数的分析与研究 | 第23-40页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·离心通风机的介绍 | 第23-26页 |
| ·离心通风机工作原理 | 第25页 |
| ·离心通风机的驱动和称号 | 第25-26页 |
| ·离心通风机的机理模型 | 第26-35页 |
| ·离心通风机的主要参数及其研究前提 | 第26-27页 |
| ·离心通风机的机理模型 | 第27-35页 |
| ·模型参数对离心通风机能效指标的影响 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于神经网络的数据统计建模在离心通风机上的应用 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·模糊RBF神经网络(FRBFNN) | 第40-44页 |
| ·FRBFNN结构 | 第40-42页 |
| ·FRBFNN学习算法及改进 | 第42-44页 |
| ·基于神经网络的离心通风机建模 | 第44-52页 |
| ·神经网络输入与输出向量设计 | 第44-45页 |
| ·训练样本的选取 | 第45-46页 |
| ·离心通风机系统的建模 | 第46-52页 |
| ·利用神经网络指导离心通风机的设计 | 第52-54页 |
| ·神经网络指导离心通风机的设计(实例1) | 第52-53页 |
| ·神经网络指导离心通风机的设计(实例2) | 第53-54页 |
| ·神经网络指导离心通风机的设计(实例3) | 第54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于神经网络的数据统计建模在换热器上的应用 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·换热器的结构及机理模型 | 第56-58页 |
| ·Elman神经网络 | 第58-61页 |
| ·基于神经网络的换热器系统建模 | 第61-67页 |
| ·脱前换热系统的建模 | 第61-64页 |
| ·脱后换热系统的建模 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| ·全文总结 | 第68页 |
| ·研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第73页 |