基于人工智能燃煤电站锅炉NO_x排放及经济运行研究



基于人工智能燃煤电站锅炉NO_x排放及经济运行研究

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基于人工智能燃煤电站锅炉NO_x排放及经济运行研究

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题研究的背景	第9-11页
1.2 课题研究的意义	第11-12页
1.3 国内外研究现状	第12-14页
1.4 课题的来源	第14页
1.5 本课题主要工作内容	第14页
1.6 本章小结	第14-15页
第2章人工神经网络算法概述	第15-35页
2.1 人工神经网络的发展	第15-16页
2.2 人工神经网络的结构	第16页
2.3 人工神经网络的特点	第16-17页
2.4 人工神经网络的学习方式	第17-18页
2.5 BP神经网络	第18-21页
2.5.1 BP神经网络理论	第18页
2.5.2 BP神经网络多层感知器模型	第18-20页
2.5.3 BP神经网络的改进算法	第20-21页
2.6 径向基（RBF）神经网络	第21-26页
2.6.1 径向基（RBF）神经网络的理论	第22-23页
2.6.2 径向基（RBF）神经网络结构	第23-24页
2.6.3 径向基（RBF）神经网络的算法	第24-26页
2.7 Elman神经网络	第26-29页
2.7.1 Elman神经网络原理	第26-27页
2.7.2 Elman神经网络的结构	第27-28页
2.7.3 Elman神经网络修正权值的算法	第28-29页
2.8 支持向量机（SVM）神经网络	第29-34页
2.8.1 支持向量机网络的理论	第29-32页
2.8.2 支持向量机核函数	第32-34页
2.9 本章小结	第34-35页
第3章遗传算法概述	第35-41页
3.1 遗传算法理论基础	第35-36页
3.2 遗传算法的操作步骤	第36-39页
3.2.1 选择操作	第37-38页
3.2.2 交叉操作	第38页
3.2.3 变异操作	第38-39页
3.3 适应度函数设计	第39-40页
3.4 本章小结	第40-41页
第4章锅炉燃烧特性模型的建立和比较分析	第41-64页
4.1 研究锅炉的概况	第41-42页
4.2 神经网络模型的数据采集	第42-45页
4.3 基于BP网络建立锅炉NOx排放模型	第45-49页
4.3.1 BP模型的数据预处理	第45-46页
4.3.2 BP神经网络工具箱函数	第46-48页
4.3.3 BP模型的参数设置	第48页
4.3.4 BP网络建模结果分析	第48-49页
4.4 基于RBF网络建立锅炉NOx排放模型	第49-53页
4.4.1 RBF模型的数据预处理	第49页
4.4.2 RBF神经网络工具箱函数	第49-50页
4.4.3 RBF模型的参数设置	第50页
4.4.4 RBF网络建模结果分析	第50-53页
4.5 BP网络模型和RBF网络模型结果对比	第53-55页
4.6 基于Elman网络建立锅炉NOx排放模型	第55-57页
4.6.1 Elman模型的数据预处理	第55页
4.6.2 Elman网络工具箱函数	第55-56页
4.6.3 Elman模型的参数设置	第56页
4.6.4 Elman网络建模结果分析	第56-57页
4.7 基于SVM网络建立锅炉NOx排放模型	第57-61页
4.7.1 SVM模型的数据预处理	第57页
4.7.2 LIBSVM工具箱函数	第57-58页
4.7.3 SVM模型的参数设置	第58-59页
4.7.4 SVM网络建模结果分析	第59-61页
4.8 BP网络模型和SVM网络模型对比	第61-63页
4.9 本章小结	第63-64页
第5章燃煤锅炉燃烧优化模型	第64-74页
5.1 遗传算法在神经网络设计中的应用	第64-65页
5.2 遗传算法优化BP神经网络的步骤	第65-66页
5.3 遗传算法基本要素的选取	第66-67页
5.4 BP神经网络模型优化结果	第67-69页
5.5 锅炉NO_x排放优化结果	第69-73页
5.6 本章小结	第73-74页
第6章结论与展望	第74-77页
6.1 结论	第74-76页
6.2 展望	第76-77页
致谢	第77-78页
参考文献	第78-82页
攻读学位期间研究成果	第82页

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