基于人工神经网络的泵站技术经济指标体系评价模型研究

发布时间：2022-02-15 20:17

　　长期以来泵站工程作为水利工程的重要组成部分在我国国民经济各部门发展中发挥着重要作用。在我国,泵站一方面广泛应用于灌溉和排水工程,为农业生产和减灾防灾服务;另一方面也大量地用于城市和乡镇的供排水工程及工业供水工程。泵站技术经济指标作为衡量泵站运行的重要指标在评价泵站过程中起到重要作用。随着计算机技术的快速发展,模糊数学、随机模型、灰色系统和人工神经网络等理论方法与计算机技术相结合已被广泛地应用于综合评价之中。本文基于人工神经网络理论,将BP神经网络模型运用于泵站技术经济指标综合评价,建立评价模型。本文采用Visual Basic语言调用Matlab神经网络工具箱,采用BP神经网络算法,结合水利部灌排中心《大中型泵站综合评价体系》以及相关理论确定评价标准,采用水利部灌排中心《泵站调查统计表》作为样本数据,建立泵站技术经济指标体系综合评价模型。以山西大禹渡提水工程作为工程实例计算,测试BP神经网络训练函数,对比采用神经网络评价模型与模糊综合评判模型在泵站技术经济指标综合评价中结果,说明人工神经网络模型在解决这类问题具有的优势。本论文将人工神经网络理论运用于泵站技术经济指标体系综合评价中,丰富... 

【文章来源】：扬州大学江苏省

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 前言
    1.2 研究现状
    1.3 研究内容
第二章 评价方法及理论
    2.1 人工神经网络
        2.1.1 人工神经网络发展的历史回顾
        2.1.2 人工神经网络原理
        2.1.3 人工神经网络学习机理
        2.1.4 人工神经网络的特点及优点
        2.1.5 人工神经网络的应用
    2.2 水利工程评价方法
        2.2.1 单因子评价法
        2.3.2 模糊贴近度法
        2.2.3 层次分析法
        2.2.4 模糊综合评判法
    2.3 评价方法比较
第三章 BP 神经网络算法研究与改进
    3.1 BP 算法
        3.1.1 BP 算法原理
        3.1.2 标准BP 算法描述
        3.1.3 BP 训练算法流程
    3.2 经典BP 算法的缺点
    3.3 BP 算法的改进
第四章 基于 BP 神经网络泵站经济指标体系评价系统开发
    4.1 MATLAB 神经网络和VB 开发平台
        4.1.1 MATLAB 神经网络
        4.1.2 VB 及其开发平台
    4.2 基于改进的BP 神经网络的泵站经济指标评价
        4.2.1 数据来源
        4.2.2 评价标准
    4.3 模型功能说明
第五章 计算实例
    5.1 实例说明
    5.2 采用模糊层次分析法评价
    5.3 采用人工神经网络法评价
        5.3.1 评价思路及步骤
        5.3.2 评价参数设定
        5.3.3 训练函数比较及评价结果
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
附录1
附录2
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工神经网络泛化问题研究综述[J]. 王恺,杨巨峰,王立,史广顺,王庆人.  计算机应用研究. 2008(12)
[2]前馈过程神经网络的网络结构与泛化能力[J]. 葛利,陈广胜.  计算机科学. 2008(11)
[3]BP网络监测模型的Matlab&Delphi混合编程[J]. 蒋裕丰,何鲜峰,金永强.  水力发电. 2008(01)
[4]国内人工智能应用研究进展[J]. 沈威.  软件导刊. 2007(21)
[5]浅谈人工智能的应用与发展[J]. 孙雪燕.  电脑知识与技术(学术交流). 2007(20)
[6]模糊贴近度及应用[J]. 刘法贵,赵娟.  华北水利水电学院学报. 2006(03)
[7]MATLAB与VB混合编程技术研究[J]. 谭炎,张凌燕.  微计算机信息. 2006(15)
[8]实现VB与MATLAB数据交换的新方法[J]. 张宏立,陈华,李喆.  计算机应用与软件. 2004(12)
[9]VB与MATLAB相结合混合编程方法的研究[J]. 李俐玲.  绵阳师范学院学报. 2004(05)
[10]在VB6.0中调用MATLAB程序[J]. 李永曦,陶伟莲,关立行.  微机发展. 2004(01)



本文编号：3627202