本文關(guān)鍵詞：基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

博碩論文分類列表

馬列主義、毛澤東思想 藝術(shù)

數(shù)理科學(xué)和化學(xué) 文學(xué)

天文學(xué)、地理科學(xué) 軍事

文化科學(xué)、教育體育 經(jīng)濟(jì)

自然科學(xué)總論 哲學(xué)

查看更多分類

論文搜索

相關(guān)論文

基于人工智能理論的異步電動(dòng)機(jī)故障
基于紅外熱像及人工智能的絕緣子污
注水系統(tǒng)優(yōu)化的人工智能方法研究
基于人工智能的模型庫(kù)人機(jī)接口研究
基于人工智能技術(shù)的虛擬智能對(duì)象研
基于人工智能法的冰塞厚度及水位預(yù)
基于人工智能方法的貸款分類模型研
基于人工智能整合的人工免疫內(nèi)分泌
基于人工智能的沖壓件復(fù)合參數(shù)數(shù)值
基于人工智能方法的股票價(jià)值投資研
游戲虛擬戰(zhàn)場(chǎng)人工智能中間件的設(shè)計(jì)
熱電廠污泥焚燒爐燃燒優(yōu)化研究及實(shí)
哲學(xué)視域中人工智能發(fā)展的問(wèn)題研究
論基于人工智能的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)
人工智能算法在NURBS曲線降階
基于人工智能的大學(xué)生綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)
基于人工智能的虛擬樹(shù)木生長(zhǎng)過(guò)程模
基于人工智能的智能搜索算法的研究
基于人工智能的電力系統(tǒng)警報(bào)處理方
基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人工智能在數(shù)字游戲
基于人工智能方法的金審工程研究
基于人工智能的配棉技術(shù)和紗線質(zhì)量
人工智能與水電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
基于人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的分布式
游戲人工智能關(guān)鍵技術(shù)的研究
基于人工智能的加工過(guò)程質(zhì)量診斷與

科目列表

博士論文    

基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究

     論文目錄

獨(dú)創(chuàng)性說(shuō)明第1-3頁(yè)

摘要第3-4頁(yè)

Abstract第4-8頁(yè)

1 緒論第8-12頁(yè)

   ·課題背景及意義第8-9頁(yè)

   ·課題研究現(xiàn)狀第9-10頁(yè)

   ·本文主要工作第10-12頁(yè)

2 電廠運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)及運(yùn)行調(diào)節(jié)方法第12-23頁(yè)

   ·熱經(jīng)濟(jì)性定量分析方法第12-14頁(yè)

     ·定量分析方案第12-13頁(yè)

     ·等效熱降法第13頁(yè)

     ·熱偏差分析法第13-14頁(yè)

     ·人工智能方法第14頁(yè)

   ·熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及計(jì)算第14-17頁(yè)

     ·鍋爐熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)第14-15頁(yè)

     ·汽輪機(jī)組熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)第15頁(yè)

     ·凝汽式電廠運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)第15-16頁(yè)

     ·熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系第16-17頁(yè)

   ·實(shí)時(shí)能損分析數(shù)學(xué)模型第17-22頁(yè)

     ·應(yīng)達(dá)值的確定方法第17-19頁(yè)

     ·變工況下運(yùn)行指標(biāo)應(yīng)達(dá)值的確定第19-21頁(yè)

     ·人工智能確定變工況下運(yùn)行指標(biāo)應(yīng)達(dá)值第21-22頁(yè)

   ·本章小結(jié)第22-23頁(yè)

3 人工智能理論第23-32頁(yè)

   ·人工智能理論概述第23-25頁(yè)

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論第23-24頁(yè)

     ·遺傳算法理論第24頁(yè)

     ·人工智能理論的應(yīng)用第24-25頁(yè)

   ·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論第25-28頁(yè)

     ·BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第25-26頁(yè)

     ·自組織特征映射(SOFM)網(wǎng)絡(luò)模型第26-28頁(yè)

     ·Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡(jiǎn)介第28頁(yè)

   ·遺傳算法第28-31頁(yè)

     ·遺傳算法簡(jiǎn)介第28-29頁(yè)

     ·遺傳算法在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用第29-31頁(yè)

   ·本章小結(jié)第31-32頁(yè)

4 鍋爐系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化建模與仿真第32-46頁(yè)

   ·鍋爐效率的偏差分析第32-33頁(yè)

   ·鍋爐的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第33-37頁(yè)

     ·計(jì)算模型的輸入、輸出變量第34頁(yè)

     ·SOFM網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類第34-35頁(yè)

     ·隱含層及節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定第35-37頁(yè)

     ·初始權(quán)值的選取第37頁(yè)

     ·期望誤差的選取第37頁(yè)

   ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真與應(yīng)用第37-45頁(yè)

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立第37-39頁(yè)

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果分析第39-40頁(yè)

     ·鍋爐效率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真分析第40-44頁(yè)

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用第44-45頁(yè)

   ·本章小結(jié)第45-46頁(yè)

5 汽輪機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化第46-87頁(yè)

   ·汽輪機(jī)熱耗率的偏差分析第46-49頁(yè)

     ·主蒸汽流量第46-47頁(yè)

     ·各級(jí)抽汽壓力第47-48頁(yè)

     ·各級(jí)抽汽焙第48-49頁(yè)

   ·汽輪機(jī)功率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與仿真第49-60頁(yè)

     ·汽輪機(jī)功率模型的建立第49-50頁(yè)

     ·SOFM網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類第50-52頁(yè)

     ·汽輪機(jī)功率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第52-56頁(yè)

     ·汽輪機(jī)功率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真分析第56-60頁(yè)

     ·運(yùn)行參數(shù)的能損偏差第60頁(yè)

   ·凝汽器真空運(yùn)行應(yīng)達(dá)值第60-66頁(yè)

     ·人工智能求解火電廠運(yùn)行參數(shù)應(yīng)達(dá)值第61-62頁(yè)

     ·循環(huán)水系統(tǒng)功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第62-64頁(yè)

     ·凝汽器真空運(yùn)行應(yīng)達(dá)值的確定第64-65頁(yè)

     ·遺傳算法配合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定凝汽器真空運(yùn)行應(yīng)達(dá)值第65-66頁(yè)

   ·汽輪機(jī)熱耗率模型的建立與仿真第66-76頁(yè)

     ·汽輪機(jī)熱耗率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第67-71頁(yè)

     ·汽輪機(jī)熱耗率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真分析第71-76頁(yè)

   ·基于遺傳算法的汽輪機(jī)熱耗率優(yōu)化第76-85頁(yè)

     ·編碼第76頁(yè)

     ·初始種群的選擇第76-77頁(yè)

     ·適應(yīng)度函數(shù)第77-78頁(yè)

     ·選擇操作第78頁(yè)

     ·交叉操作第78-79頁(yè)

     ·變異操作第79頁(yè)

     ·優(yōu)化結(jié)果第79-84頁(yè)

     ·各運(yùn)行參數(shù)偏差值第84-85頁(yè)

   ·本章小結(jié)第85-87頁(yè)

結(jié)論第87-89頁(yè)

展望第89-90頁(yè)

參考文獻(xiàn)第90-93頁(yè)

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況第93-94頁(yè)

致謝第94-95頁(yè)

大連理工大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)第95頁(yè)

論文編號(hào)BS1198820，這篇論文共95頁(yè)
會(huì)員購(gòu)買按0.35元/頁(yè)下載，共需支付33.25元。        直接購(gòu)買按0.5元/頁(yè)下載，，共需要支付47.5元 。

 您可能感興趣的論文

論文標(biāo)題頁(yè)數(shù)級(jí)別

從人工智能科學(xué)的發(fā)展看人工智能哲學(xué)的走向64頁(yè)碩士論文

基于ADAMS和人工智能算法的汽車懸架系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)和分析78頁(yè)碩士論文

基于人工智能方法的煙氣含氧量軟測(cè)量及優(yōu)化配煤研究74頁(yè)碩士論文

基于人工智能優(yōu)化算法的聚丙烯熔融指數(shù)預(yù)報(bào)建模優(yōu)化研究100頁(yè)碩士論文

基于人工智能和人工生命的計(jì)算機(jī)動(dòng)畫7035字畢業(yè)論文

基于人工智能技術(shù)的印刷電路板故障診斷方法研究70頁(yè)碩士論文

基于人工智能方法的出口紡織品反傾銷預(yù)警模型研究69頁(yè)碩士論文

基于LABVIEW平臺(tái)的電控發(fā)動(dòng)機(jī)人工智能故障診斷系統(tǒng)的研究68頁(yè)碩士論文

基于人工智能和數(shù)值模擬的超臨界鍋爐燃燒優(yōu)化應(yīng)用研究95頁(yè)碩士論文

基于人工智能的注塑成型不良分析軟件研發(fā)71頁(yè)碩士論文

基于人工智能方法的預(yù)應(yīng)力混凝土梁式橋損傷識(shí)別研究171頁(yè)博士論文

基于人工智能方法加筋土本構(gòu)模型83頁(yè)碩士論文

基于人工智能理論的采礦方法選擇的研究101頁(yè)碩士論文

基于刻面分類和人工智能的軟構(gòu)件分類方法研究69頁(yè)碩士論文

版權(quán)申明：本目錄由網(wǎng)站制作，本站并未收錄原文，如果您是作者，需要?jiǎng)h除本篇論文目錄請(qǐng)通過(guò)QQ或其它聯(lián)系方式告知我們，我們承諾24小時(shí)內(nèi)刪除。

  本文關(guān)鍵詞：基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。