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基于粒子群优化BP神经网络在电站锅炉中的应用研究

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基于粒子群优化BP神经网络在电站锅炉中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-15页
  · 课题研究背景及意义第9-11页
  · 解决方案第11页
  · 锅炉工作机理建模第11-12页
  · 锅炉燃烧工况最优化第12页
  · 本文主要研究内容及安排第12-13页
    · 本文研究内容第12-13页
    · 论文章节安排第13页
  · 本章小结第13-15页
第二章 电站锅炉经济性运行的研究第15-23页
  · 电站锅炉NO_x排放机理与控制第15-17页
    · 概述第15页
    · NO_x生成机理第15-16页
    · 燃烧中NO_x的破坏机理第16-17页
  · 影响煤粉炉NO_x排放的因素第17-18页
    · 炉温的影响第17页
    · 过剩空气系数的影响第17页
    · 燃煤性质的影响第17-18页
    · 煤粉细度的影响第18页
  · 燃烧优化技术在低NO_x排放中的意义第18-20页
    · 燃烧优化技术简介第19页
    · 国内外燃烧优化技术的应用状况第19-20页
  · 锅炉燃烧过程及其控制第20-21页
    · 燃烧控制系统的基本任务第20页
    · 被控参数的作用第20-21页
  · 锅炉经济性运行影响因素的分析第21-22页
    · 排烟温度的影响第21-22页
    · 过剩空气系数的影响第22页
    · 飞灰含碳量的影响第22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 神经网络算法概述第23-33页
  · 人工神经网络基础知识第23-26页
    · 生物神经元模型第23-24页
    · 人工神经网络模型第24-25页
    · 人工神经网络学习第25-26页
  · 误差反传(BP)神经网络第26-29页
    · BP神经网络第26-27页
    · BP神经网络拓扑结构第27-29页
  · BP神经网络算法第29-31页
    · 信息的正向传递第29页
    · 误差反向传播求权值变化第29-31页
  · BP神经网络算法的改进第31-32页
    · BP算法的缺陷第31-32页
    · 改进算法第32页
  · 本章小结第32-33页
第四章 粒子群算法概述第33-40页
  · 粒子群算法的起源第33页
  · 粒子群算法的原理第33-34页
  · 粒子群算法流程第34-35页
  · 粒子群算法与遗传算法的比较第35-38页
    · 粒子群算法的特点第35-36页
    · 遗传算法原理第36-37页
    · 两者之间的区别第37-38页
  · PSO对BP神经网络优化过程第38-39页
  · 本章小结第39-40页
第五章 优化算法在锅炉燃烧中应用第40-56页
  · 锅炉基本介绍第40-41页
  · 神经网络样本数据第41-45页
  · 数据归一化第45-46页
  · 参数设置第46页
  · 优化结果分析第46-55页
  · 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-57页
  · 总结第56页
  · 展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间发表的论文第62页

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