| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 主要符号说明 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·火电机组性能计算研究现状 | 第12-14页 |
| ·神经网络在电厂应用研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文的研究工作 | 第15-17页 |
| 第二章 气煤混烧机组与燃气-蒸汽联合循环机组性能算法 | 第17-47页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·燃气-蒸汽联合循环机组性能计算 | 第19-25页 |
| ·燃气-蒸汽联合循环设备与系统 | 第19-20页 |
| ·燃烧高炉煤气（BFG）的燃气-蒸汽联合循环机组性能计算 | 第20-23页 |
| ·燃烧高炉煤气联合循环计算结果及分析 | 第23-25页 |
| ·燃烧高炉煤气联合循环计算程序界面 | 第25页 |
| ·汽轮发电机组性能计算 | 第25-43页 |
| ·气煤混烧锅炉热效率计算 | 第25-30页 |
| ·纯烧气锅炉热效率计算 | 第30-33页 |
| ·汽轮机热力计算 | 第33-36页 |
| ·机组煤耗计算 | 第36-37页 |
| ·计算结果及分析 | 第37-42页 |
| ·计算程序界面 | 第42-43页 |
| ·最小二乘法求机组煤耗曲线 | 第43-46页 |
| ·最小二乘法原理 | 第43-44页 |
| ·利用最小二乘法拟合单燃料机组煤耗曲线 | 第44-45页 |
| ·利用最小二乘法拟合气煤混烧机组煤耗曲面 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 神经网络理论 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·神经网络概述 | 第47-53页 |
| ·神经网络发展历程 | 第47-49页 |
| ·人工神经网络的简单模型 | 第49-50页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第50-52页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第52-53页 |
| ·BP（误差反向传播）神经网络介绍 | 第53-62页 |
| ·BP神经网络介绍 | 第53-55页 |
| ·BP神经网络算法 | 第55-61页 |
| ·BP神经网络算法改进 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于神经网络的火电厂煤耗计算 | 第63-83页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·汽机热耗BP神经网络模型 | 第63-74页 |
| ·汽机热耗神经网络模型输入参数确定 | 第64-70页 |
| ·汽机热耗神经网络模型隐层节点数确定 | 第70-72页 |
| ·汽机热耗神经网络模型优化 | 第72-74页 |
| ·气煤混烧锅炉效率BP神经网络模型 | 第74-80页 |
| ·混烧锅炉效率模型输入参数确定 | 第75-78页 |
| ·混烧锅炉效率模型隐层节点数确定 | 第78-79页 |
| ·混烧锅炉效率模型优化及验证 | 第79-80页 |
| ·基于汽机和锅炉BP神经网络模型的机组煤耗计算 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第88-90页 |