太陽(yáng)能熱水器具有節(jié)能環(huán)保、操作便利等優(yōu)點(diǎn),被廣大用戶青睞。隨著太陽(yáng)能熱水器需求量不斷增加,其成為了我國(guó)新能源領(lǐng)域里發(fā)展比較成熟的產(chǎn)品之一。由于太陽(yáng)能熱水器運(yùn)行系統(tǒng)采用的硬件設(shè)備不能及時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)加熱時(shí)間而出現(xiàn)加熱不足或者過(guò)燒現(xiàn)象,導(dǎo)致設(shè)備使用壽命縮短、存在安全隱患,并且浪費(fèi)了大量電能。人工智能領(lǐng)域里的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展比較成熟,其具有很強(qiáng)的非線性函數(shù)映射能力,能夠針對(duì)較復(fù)雜的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),因此,被廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)。BP算法缺點(diǎn)為算法函數(shù)形式固定,不能針對(duì)具體樣本數(shù)據(jù)靈活調(diào)整函數(shù),從而導(dǎo)致算法預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較大、收斂速度緩慢。針對(duì)BP算法存在的問(wèn)題,提出了兩種改進(jìn)方案:基于可調(diào)位移因子的Sigmoid型函數(shù)改進(jìn)算法和基于帶參可調(diào)的能量函數(shù)改進(jìn)算法。基于可調(diào)位移因子的Sigmoid型函數(shù)改進(jìn)算法基本思想:改進(jìn)BP算法中神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)處的傳遞函數(shù),主要針對(duì)S型函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),在S型函數(shù)中引入可調(diào)節(jié)的位移因子,從而改善標(biāo)準(zhǔn)BP算法函數(shù)形式不可變的問(wèn)題,并將改進(jìn)后的函數(shù)集成進(jìn)MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中�；趲⒖烧{(diào)的能量函數(shù)改進(jìn)算法基本思想:改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)BP算法中目標(biāo)函數(shù)（誤差函數(shù)）,在原來(lái)誤差函數(shù)基礎(chǔ)... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 家用太陽(yáng)能熱水器技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 BP算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題主要研究?jī)?nèi)容及意義
2 BP神經(jīng)算法的理論研究
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論
        2.1.1 生物神經(jīng)元基本結(jié)構(gòu)模型
        2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本內(nèi)容
        2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.2.3 BP算法推導(dǎo)及步驟
        2.2.4 BP神經(jīng)算法執(zhí)行步驟
    2.3 BP神經(jīng)算法的性能分析及改進(jìn)研究
        2.3.1 BP神經(jīng)算法的主要缺陷
        2.3.2 常見的標(biāo)準(zhǔn)BP改進(jìn)算法
    2.4 本章小結(jié)
3 BP神經(jīng)算法改進(jìn)方案研究
    3.1 含位移因子Sigmoid函數(shù)的算法改進(jìn)
        3.1.1 理論知識(shí)
        3.1.2 Sigmoid函數(shù)作用及缺陷
        3.1.3 改進(jìn)的Sigmoid函數(shù)公式推導(dǎo)
        3.1.4 含位移因子改進(jìn)BP算法執(zhí)行流程
    3.2 引入比例因子能量函數(shù)的算法改進(jìn)
        3.2.1 算法能量函數(shù)作用及缺陷
        3.2.2 理論知識(shí)
        3.2.3 改進(jìn)的能量函數(shù)公式推導(dǎo)
        3.2.4 改進(jìn)能量函數(shù)的BP算法流程
    3.3 本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)BP算法預(yù)測(cè)家用太陽(yáng)能熱水器耗電時(shí)長(zhǎng)
    4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)M數(shù)據(jù)
        4.1.1 數(shù)據(jù)采集
        4.1.2 數(shù)據(jù)處理
        4.1.3 仿真工具簡(jiǎn)介
    4.2 基于改進(jìn)S型函數(shù)BP算法預(yù)測(cè)太陽(yáng)能熱水器耗電時(shí)長(zhǎng)
        4.2.1 仿真模擬
        4.2.2 結(jié)果分析
    4.3 基于改進(jìn)能量函數(shù)BP算法預(yù)測(cè)太陽(yáng)能熱水器耗電時(shí)長(zhǎng)
        4.3.1 仿真模擬
        4.3.2 結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 BP算法改進(jìn)方案對(duì)比研究
    5.1 改進(jìn)Sigmoid函數(shù)算法與標(biāo)準(zhǔn)BP算法比對(duì)研究
        5.1.1 仿真模擬
        5.1.2 結(jié)果分析
    5.2 改進(jìn)能量函數(shù)算法與標(biāo)準(zhǔn)BP算法比對(duì)研究
        5.2.1 仿真模擬
        5.2.2 結(jié)果分析
    5.3 兩種改進(jìn)算法方案比對(duì)研究
        5.3.1 仿真模擬
        5.3.2 結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
6 論文總結(jié)和展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 論文展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的實(shí)際問(wèn)題研究[J]. 宋振宇,王秋彥,丁小峰.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2009(06)
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[8]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法及應(yīng)用[J]. 何偉,譚駿珊,王楚正,劉小風(fēng).  信息與電腦(理論版). 2009(10)
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[10]基于導(dǎo)數(shù)優(yōu)化的BP學(xué)習(xí)算法的研究綜述[J]. 張芳芳,賀娟,李明軍.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(03)

碩士論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進(jìn)及應(yīng)用研究[D]. 黃麗.重慶師范大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3168516