优化的bp人工神经网络在换热站的应用

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1、分类号TP183学号1207841417务妥達统科技太嗲学k论文'fi-''•**'•T.i’优化的BP人工神经网络在换热站的应用作者__________王胜__________指导教师姓名陆地副教授申请学位级别硕士专业名称城工程论文提交日期2015.06.12论文答辩日期2015.06.03学位授予单位备養邊疫斜妓太營答辩委员会主席宋国兵评阅人宋国兵刘建辉声明本人郑重声明我所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中已经标明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或其他人在其它单位已申请学位或为其它用途

2、使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的所有贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了致谢。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：0期：’斜/d关于学位论文使用授权的说明本人完全了解西安建筑科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或者其它复制手段保存学位论文。(保密的论文在论文解密后应遵守此规定）论文作者签名:人表指导教师签名:日期:么，"5'乂"本人授权中国学术期刊,(光盘版）杂志社、中国科学技术信息研究所等单

3、位将本学位论文收录到有关“学位论文数据库”之中，并通过网络向社会公众提供信息服务。因某种特殊原因需要延迟发布学位论文电子版，同意在□一年/□两年/□三年以后,在网络上全文发布。（此声明处不勾选的，默认为即时公开）论文作者签名指导教师签名:日期:乂//西安建筑科技大学硕士学位论文优化的BP人工神经网络在换热站的应用学科专业：机械工程研究生：王胜指导教师：陆地副教授摘要：换热站是集中供热系统普遍采用的组织形式，出于节能、环保、降低运行成本、提升舒适性的考虑，必须对换热站控制进行研究，从而保证供热效能的最大化。换热站是一个典型的复杂控制系统，其存在着大惯性、大滞后、不易建立数学模型的特点，且

4、换热站的质调节通道和量调节通道存在着耦合关系。传统的控制策略难以获得理想的控制效果，采用BP神经网络控制换热站成为有效选择。BP神经网络做为一种智能算法，理论上具有能够拟合任意非线性的能力，但是BP神经网络也存在着网络收敛速度慢、学习速率不易确定、易陷入局部最小解、隐层节点数不易确定等缺点。围绕这些问题，学术界提出了许多算法优化策略，遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络是其中的常见方法。遗传算法和粒子群算法两种算法有许多相似之处，也是优化神经网络的常用方法。本文介绍了遗传算法和粒子群算法的基本思想、算法特点和学术界研究现状。提出了遗传算法的改进算法；提出了基于PID思想的粒子群改进算法

5、，采用测试函数验证了改进算法的有效性。本文针对BP神经网络所存在的问题，对BP神经网络分别采用了遗传算法和粒子群算法进行优化，并对优化的结果进行了比较。通过比较认为：数据样本影响BP神经网络的有效性；BP神经网络的隐层节点数影响网络的精度；具有相同结构的神经网络，其初始权值阈值影响神经网络精度，甚至能够导致网络无法达到性能要求。算法的快速性研究表明：智能算法无法同时满足快速性和精确性，要满足快速性，就很有可能失去最优解；要满足最优解，就必须花费较长的时间。最后，采用优化的BP神经网络建立了换热站稳态模型。为了满足换热站的节能控制，提出了换热站系统的节能改造方案，利用智能算法优化的BP神

6、经网络做为控制器，对换热站的质调节通道和量调节通道进行了解耦，采用双控制器对供水温度和二次侧管网流量调节进行了分路自动控制。关键词：换热站；BP神经网络；遗传算法；粒子群算法；算法优化；论文类型：应用研究西安建筑科技大学硕士学位论文OptimizedBPNeuralNetworkandItsUsinginTheHeatExchangeStationSpecialty：MechanicalEngineeringPostgraduate：WANGShengInstructor：ViceProf.LUDiAbstractHeatexchangestationthatiswidelyusedi

7、norganizationalformonconcentratedheatingsystem,forenergy-saving,environmentalprotected,reducingoperatingcosts,improvingcomfortconsiderations,mustbestudiedincontrol,thusensuringtheheatingefficiencymaximization.Heatexchangesta