| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·背景知识介绍 | 第11-16页 |
| ·油船的发展 | 第11-12页 |
| ·油船油舱结构与布局 | 第12-13页 |
| ·现行的油轮加热装置 | 第13-14页 |
| ·货油加温保温过程介绍 | 第14-16页 |
| ·本论文所做得主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 人工神经网络原理简介 | 第18-30页 |
| ·MATLAB及其工具箱简介 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络 | 第19-22页 |
| ·神经网络模型 | 第19页 |
| ·神经网络的应用 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第20页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第20-22页 |
| ·神经网络工具箱(Neural NatWork Toolbox) | 第22页 |
| ·BP网络(Back-Propagation Network) | 第22-30页 |
| ·BP网络结构 | 第23页 |
| ·BP网络学习公式推导 | 第23-27页 |
| ·BP模型计算公式汇总 | 第27-28页 |
| ·BP网络的训练过程 | 第28-30页 |
| 第3章 网络的训练与模拟 | 第30-40页 |
| ·人工神经网络数学模型的可行性分析 | 第30页 |
| ·神经网络模型的确定 | 第30-35页 |
| ·样本的选取 | 第30-32页 |
| ·神经元的确定 | 第32-35页 |
| ·网络模型的选取 | 第35-38页 |
| ·激活函数的选取 | 第35-37页 |
| ·学习算法的确定 | 第37-38页 |
| ·神经网络的训练 | 第38页 |
| ·网络的检验 | 第38-40页 |
| 第4章 货油加热时间的预测与分析 | 第40-46页 |
| ·预测 | 第40页 |
| ·货油加热时间影响因素分析 | 第40-43页 |
| ·蒸气压力对货油加热时间的影响 | 第40-41页 |
| ·海水温度对货油加热时间的影响 | 第41-42页 |
| ·货油初温对货油加热时间的影响 | 第42页 |
| ·货油终温对货油加热时间的影响 | 第42-43页 |
| ·此方法与其他方法的对比分析 | 第43-46页 |
| ·蒸气压力对货油加热时间的影响 | 第43-44页 |
| ·货油初温对加热时间的影响比较 | 第44页 |
| ·货油终温对加热时间的影响比较 | 第44-45页 |
| ·海水温度对加热时间的影响比较 | 第45-46页 |
| 第5章 方差分析 | 第46-57页 |
| ·方差分析的基本原理 | 第46-49页 |
| ·方差分析的基本假设 | 第46页 |
| ·多因素有交互作用的方差分析 | 第46-49页 |
| ·正交试验 | 第49-50页 |
| ·正交表 | 第49页 |
| ·正交表的分类 | 第49-50页 |
| ·选正交表与表头设计 | 第50页 |
| ·方差分析表 | 第50页 |
| ·货油加热时间受各因素影响的有交互作用的正交试验 | 第50-57页 |
| 第6章 结论与分析 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 1 网络训练样本数据表 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 研究生履历 | 第65页 |