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工业锅炉NO_x排放和效率混合建模与预测优化研究
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工业锅炉NO_x排放和效率混合建模与预测优化研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-10 页
1 绪论第10-18 页
　　1．1 课题背景及意义第10-12 页
　　　　1．1．1 节能与环保第10 页
　　　　1．1．2 我国工业锅炉发展的现状和存在的问题第10-11 页
　　　　1．1．3 课题的意义第11-12 页
　　1．2 课题研究现状第12-17 页
　　　　1．2．1 控制NO_x排放的研究方法第12-14 页
　　　　1．2．2 锅炉热效率计算和优化方法第14-16 页
　　　　1．2．3 锅炉热力计算软件第16-17 页
　　1．3 本文的主要工作第17-18 页
2 BP神经网络第18-26 页
　　2．1 BP神经网络的概述第18-20 页
　　　　2．1．1 BP网络模型第18-19 页
　　　　2．1．2 BP算法实现的步骤第19 页
　　　　2．1．3 BP算法存在的问题及解决方法第19-20 页
　　2．2 BP算法的改进第20-23 页
　　　　2．2．1 BFGS算法和Levenberg-Marquardt算法第20-21 页
　　　　2．2．2 改善泛化能力第21-23 页
　　　　2．2．3 前处理和后处理第23 页
　　2．3 MATLAB神经网络工具箱和Excel Link工具箱第23-25 页
　　　　2．3．1 MATLAB神经网络工具箱第24-25 页
　　　　2．3．2 MATLAB Excel Link工具箱第25 页
　　2．4 本章小结第25-26 页
3 BP网络在工业锅炉NO_x排放和热效率预测中的应用第26-40 页
　　3．1 工业锅炉NO_x排放和热效率的影响因素第26-28 页
　　　　3．1．1 NO_x的生成机制和影响因素第26-27 页
　　　　3．1．2 热效率的影响因素第27-28 页
　　3．2 工业锅炉运行参数测试第28-29 页
　　3．3 工业锅炉NO_x排放和热效率的混合模型第29-30 页
　　3．4 网络训练、测试与结果分析第30-36 页
　　　　3．4．1 NO_x排放的网络预测第30-35 页
　　　　3．4．2 锅炉热效率的测算第35-36 页
　　3．5 本章小结第36-40 页
4 基于遗传算法的工业锅炉热效率的优化第40-49 页
　　4．1 遗传算法(Genetic Algorithm)第40-42 页
　　　　4．1．1 遗传算法的一般结构第40-41 页
　　　　4．1．2 遗传算法的主要步骤和流程图第41-42 页
　　　　4．1．3 遗传算法的优缺点第42 页
　　4．2 优化变量和目标函数的确定第42-43 页
　　4．3 锅炉热效率的优化第43-47 页
　　4．4 本章小结第47-49 页
5 工业锅炉热力计算软件第49-56 页
　　5．1 锅炉热力计算方法概述第49-50 页
　　5．2 热力计算流程图第50-51 页
　　5．3 热力计算程序简介第51-55 页
　　　　5．3．1 程序开发的语言第51 页
　　　　5．3．2 主程序第51 页
　　　　5．3．3 子程序模块第51-53 页
　　　　5．3．4 数据库、数据文件和计算书第53 页
　　　　5．3．5 程序界面第53-54 页
　　　　5．3．6 辅助功能第54-55 页
　　5．4 本章小结第55-56 页
结论第56-58 页
　　主要工作与结论第56-57 页
　　课题未来的展望第57-58 页
参考文献第58-62 页
附录A BP神经网络训练和测试程序第62-64 页
附录B 工业锅炉热效率神经网络测算模型程序第64-65 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第65-66 页
致谢第66-67 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第67 页

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