火电厂污染物排放量的预测与控制

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1、命义？象ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ２０１６届硕±学位论文火电厂污染物排放量的预测与控制作者姓名王大振指导教师张丽香教授学科专业控制理论与控制工程研究方向智能控制技术在电力系统的应用培养单位自动化系学习年限２０１３年９月至２０１６年６月山西大学２０１６届硕±学位论文火电厂污染物排放量的预测与控制作者姓名王大振指导教师张丽香学科专业控制理论与控制王程研究方向智能控制技术在电力系统的应用培养单位自动化系学习年限２０１３年９月至２０１６年６月二〇—六年六月，

2、ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒｓｄｅｇｒｅｅ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１６＇ＦｏｒｅｃａｓｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＰｏｗｅｒＰｌａｎｔｓＥｍｉｓｓｉｏｎＳｔｕｄｅｎｔＮａｍｅＤａ－ｚｈｅｎＷａｎｇ－ｘＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＬｉｉａｎｇＺｈａｎｇＭａｊｏｒＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｐｅｃｉａｌｔＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｙＤｅａｒｔｍｅｎｔＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆａｕ

3、ｔｏｍａｔｉｏｎｐｐｒｃｒａｏｎ２０１３－２０ＲｅｓｅａｈＤｕｔｉ．０９１６．０６Ｊｕｎｅ２０１６，目录Ｉ中：？Ｚ；摘要ＡＢＳＴＲＡＣＴＩＩ一胃绪论第１１．１１课题研究的背景及意义１．２本文的研究思路与方法２１．２．１研究思路２１．２．２研究方法３１７．３本文的主要工作１．４本章小结８第二章Ｅｌｍａｎ神经网络９２１Ｅｍａｎ神经．ｌ网络结构９２．２Ｅｌｍａｎ神经网络的原理及算法１０２．３改进Ｅｌｍａｎ神经网络１１２．３．１遗传算法原理（ＧＡ）１１

4、２．１２３．２神经网络与遗传算法的结合２１．４算法流程２２．４１２．１算法流程图２．２１３．４算法实现步骤２．５本章小结１５１６第Ｈ章小玻及小波神经网络１３．１小波及小波变换６３丄１小波函数１６３丄２小波变换的分类１７３．２小波神经网络１８３．２．１小波变换与常规神经网络的融合１８３．２．２小波神经网络算法１９３．３改进小波神经网络（ＩＷＮＮ）２２３．４本章小结２３第四章实验及结果分析２４４．１排放量预测原始数据的选取与分析２４４丄１处理后的数据

5、２４４丄２评价函数定义２５４．２Ｅｌｍａｎ神经网络预测２５．ＭＡＴＬＡＢ函数４．２１Ｅｌｍａｎ神经网络的２５４．２．２仿真结果％４．３ＧＡＥｌｍａｎ神经网络预测２７４３１ＡＥｌｍａｎ神经网２７．．Ｇ络实现４．３．２ＧＡＥｌｍａｎ神经网络的ＭＡＴＬＡＢ函数２８４．３３０．３仿真结果４．４实验结果分析３１４．５小波神经网络预测３２１ＴＬＡＢ４．５．小波神经网络的参数设置和ＭＡ程序３２４．５．２实验结果对比分析３３４．６本章小结３５第五章污染物排放量的控制方法３７

6、５．１理想点法求解多目标问题的基本思想３７５丄１最短距离理想点法３７５丄２平方加权和理想点法３８５丄３带权极大模理想点法巧５．２非线性规划法３９．１４０５．２非线性规划的数学模型５２２４０．．非线性规划函数５３４１．遗传非线性规划法５．４火电厂污染物排放的数学模型４２５１．４．模型的建立４２５．４．２模型效果对比４３５４４．．３机组优化的数学模型４５５４５．利用内点法化解边界条件５．６用遗传非线性规划法求解目标函数４７５７两种方法的实验效果对比４８．５．７

7、．１参数设置与程序实现４８５．７．２实验结果分析４７５５２．８本章小结第六章总结与展望５３６．１论文总结５３６．２课题展望５４参考献５５攻读学位期间取得的研究成果６０致谢６１个人简况及联系方式的７＾ｍ书６３学位论文使用授权声明６４ＣＯ打ｔｅａｔｓＣｈｉｎｅｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩＩＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１．１Ｂａｃｋｒｏｕ打ｄａｎｄｓｉｉｆｉｃａｎｃｅｏｆｓｕｂｅｃｔ１ｇ呂打ｊ１．２Ｔｈｅｒ

8、ｅｓｅａｒｃｈｉｄｅａｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｈｉｓａｅｒ２ｐｐ１．２１Ｔ．ｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ