基于matlab的bp神经网络的仿真与实现论文

《基于matlab的bp神经网络的仿真与实现论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、采区变压器的选择变压器的型号选择在确定变压器型号时，应考虑变压器的使用场所、电压等级和容量等级，还应考虑巷道断面、运输条件、备品配件来源等因素。一般在变电硐室内的动力变压器，选择矿用一般型油浸变压器。为了供电经济性，应尽量选用低损耗变压器。故选用矿用变压器KS11。变压器台数确定对采区变电所一台变压器满足要求时尽量选一台。如需采用多台变压器时，最好不采用几个工作面共用一台变压器的供电方式。如采区变电所的供电负荷中有一类负荷，变压器的台数不得少于两台。根据现场情况，选一台变压器。（9）低沼气矿井、掘进工作面与回采工作面的电气设备应分开供电，局部扇风机实行风电沼气闭锁，沼气喷出区域、高压沼气矿

2、井、煤与沼气突出矿井中，所有掘进工作面的局扇机械装设三专（专用变压器、专用开关、专用线路）二闭锁设施即风、电、沼气闭锁2012届毕业设计论文基于MatLab的BP神经网络的仿真与实现院、部：计算机与信息科学学院学生姓名：指导教师：职称讲师专业：计算机科学与技术班级：完成时间：2012年5月对于采区变电所的位置是由供电局电压等级，采煤方法采区巷道布置方式和工作面机械化程序等因素决定的，所以选择变电所位置时应满足以下条件：尽量位于负荷中心，以减少低压线路长度和电压损失，保证采区设备的供电质量。根据电缆敷设的合理性将配电点分别设在各区段主斜井与副斜井人行通道处合适的位置上。这些配电点随工作面的推

3、进定期移动。变电所内要求通风良好，温度不得超过附近巷道温度5℃。设备运输要方便，便于电缆进出，地质条件好，顶底板稳定，无淋水。每个采区最好只设一个变电所，对整个采区和掘进工作面供电，并且尽量不迁移或少迁移变电所，减少变电所硐室的开拓费用。故采区变电所位置如采区巷道布置附图所示（1）在正常工作时电缆芯线的实际温升不得超过绝缘所允许的温升，否则电缆将因过热而缩短其使用寿命或迅速损坏。橡套电缆允许温升是65°，铠装电缆允许温升是80°，电缆芯线的时间温升决定它所流过的负荷电流，因此，为保证电缆的正常运行，必须保证实际流过电缆的最大长时工作电流不得超过它所允许的负荷电流。摘要摘要本文首先说明课题研

4、究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近，样本分类和样本含量估计问题中，并分析相关参数或算法对运行结果的影响。最后对BP神经网络算法进行了展望。关键字:神经网络；BP神经网络；函数逼近；样本分类—I—ABSTRACTABSTRACTFirst,theresearchpurposeandsignificanceofneuralnetworkisexpoundedinthisa

5、rticle.Commentarystudiescurrentsituationattheproblemhomeandabroad.Leadstotheexistingproblems.andthenhaveanalyzedalgorithmicbasalprincipleofneuralnetworks,Givealgorithmicconcertofclassicsneuralnetworksouttherealizationmethod.Summingupthecharacteristicsofneuralnetworkalgorithm.Neuralnetworkalgorithm

6、isgiventhebasicprocesses.ThearithmeticofBPneuralnetworkisrealizedinMatlabsoftware.ThealgorithmappliesofBPneuralnetworkstothefunctionapproximationproblem，Sampleclassificationandcomputestheswatch  content.Andanalysisofrelevantparametersontheresultsofalgorithm.Finally,TheBPneuralnetworkalgorithmisOut

7、look.Keywords:Neuralnetwork；BPneuralnetwork；Functionapproximation;Sampleclassfication—II—目录目录摘要IABSTRACTII目录III前言V第一章绪论-1-1.1人工神经网络的研究背景和意义-1-1.2神经网络的发展与研究现状-2-1.2.1神经网络的发展-2-1.2.2神经网络的现状-3-1.3神经网络的研究内容和目前存在的问题-3