【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703;TP183
【目录】：
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-6
- 目录6-8
- 第一章 绪论8-15
- 1.1 研究背景及意义8-9
- 1.2 预测方法研究现状9-10
- 1.3 泛函网络国内外研究现状10-13
- 1.3.1 泛函网络国外研究现状11
- 1.3.2 泛函网络国内研究现状11-13
- 1.4 本文结构安排13-15
- 第二章 泛函网络理论基础15-23
- 2.1 泛函神经元模型15-16
- 2.2 泛函网络的基本元素16-17
- 2.3 泛函网络拓扑结构类型17-19
- 2.3.1 一般泛函网络模型17
- 2.3.2 广义可结合泛函网络模型17-18
- 2.3.3 可分离泛函网络模型18-19
- 2.4 泛函网络学习过程19-20
- 2.5 泛函网络与神经网络的区别与联系20-22
- 2.6 本章小结22-23
- 第三章 基于泛函网络的预测模型及学习算法研究23-46
- 3.1 传统泛函网络预测模型的建立及其学习算法23-28
- 3.1.1 泛函网络预测模型的建立23-25
- 3.1.2 泛函网络模型的学习算法25-28
- 3.2 改进泛函网络预测模型28-38
- 3.2.1 建立泛函网络基函数池30-31
- 3.2.2 泛函网络神经元分裂-调整机制31-33
- 3.2.3 基于AIC准则的泛函网络评价33-37
- 3.2.4 改进泛函网络学习算法37
- 3.2.5 测试函数仿真验证37-38
- 3.3 仿真实例38-45
- 3.3.1 基于一元非线性泛函网络的交通流量预测38-41
- 3.3.2 基于多元非线性泛函网络预测的水质评价41-45
- 3.4 本章小结45-46
- 第四章 改进泛函网络在污水处理中的应用46-64
- 4.1 冶炼厂污水处理概述与分析46-47
- 4.1.1 污水处理现状与存在问题46-47
- 4.1.2 冶炼厂废水分布及来源47
- 4.2 冶炼厂污水处理厂离子浓度、流量预测方法47-51
- 4.2.1 基于遗忘因子递推最小二乘算法的预测模型48-49
- 4.2.2 基于BP神经网络的预测模型49-51
- 4.3 仿真实例及结果分析51-62
- 4.3.1 泛函网络、RLS和BP网络三种离子浓度预测模型比较分析52-59
- 4.3.2 泛函网络、RLS和BP网络三种流量预测模型及结果分析59-62
- 4.3.3 仿真结果总结62
- 4.4 本章小结62-64
- 第五章 结论与展望64-66
- 5.1 本文总结64
- 5.2 展望64-66
- 参考文献66-71
- 致谢71-72
- 攻读硕士学位期间主要的研究成果72
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