太阳能温室建模及智能控制策略研究

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太阳能温室建模及智能控制策略研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 研究背景及意义第9页
  1.2 国外研究现状第9-10页
  1.3 国内研究现状第10-11页
  1.4 研究内容和方法第11页
  1.5 论文结构第11-12页
  1.6 本章小结第12-13页
第二章 温室建模方法第13-20页
  2.1 温室温湿度机理模型第13-17页
    2.1.1 温室温度机理模型第13-15页
    2.1.2 温室湿度机理模型第15-17页
  2.2 系统辨识方法第17-19页
    2.2.1 系统辨识定义第18页
    2.2.2 神经网络辨识法第18-19页
    2.2.3 基于群智能算法的参数辨识第19页
  2.3 本章小结第19-20页
第三章 基于PSO-LM-RBF的温室温湿度预测模型第20-33页
  3.1 神经网络概念、发展过程以及算法流程第20-22页
    3.1.1 神经网络定义第20页
    3.1.2 神经网络发展第20-21页
    3.1.3 BP神经网络算法流程第21-22页
  3.2 RBF神经网络第22-23页
  3.3 PSO算法第23-24页
    3.3.1 PSO原理第23页
    3.3.2 PSO改进第23-24页
    3.3.3 改进PSO算法步骤第24页
  3.4 LM算法第24-25页
    3.4.1 LM原理第24-25页
    3.4.2 LM算法步骤第25页
  3.5 基于PSO-LM算法优化的RBF神经网络模型第25-32页
    3.5.1 PSO-LM算法原理第25页
    3.5.2 PSO-LM优越性第25-26页
    3.5.3 PSO-LM算法流程第26页
    3.5.4 温室温湿度预测模型的建立第26-27页
    3.5.5 模型的仿真结果及其分析第27-32页
  3.6 本章小结第32-33页
第四章 基于萤火虫算法的机理模型参数辨识第33-44页
  4.1 温室温湿度机理模型的构建第33-36页
    4.1.1 搭建温度机理模型第33-34页
    4.1.2 搭建湿度机理模型第34-35页
    4.1.3 搭建温湿度模型第35-36页
  4.2 萤火虫算法第36-43页
    4.2.1 萤火虫算法简介第36-37页
    4.2.2 FA算法原理第37-38页
    4.2.3 FA算法流程第38页
    4.2.4 仿真结果及分析第38-43页
  4.3 本章小结第43-44页
第五章 基于神经网络模型和机理模型的温室温湿度控制第44-54页
  5.1 神经网络预测控制第44-49页
    5.1.1 神经网络预测控制系统第44-45页
    5.1.2 神经网络预测控制系统仿真第45-49页
  5.2 温室温湿度模糊神经网络控制第49-53页
    5.2.1 模糊神经网络控制简介第49页
    5.2.2 温湿度模糊神经网络控制器设计第49-52页
    5.2.3 温湿度模糊神经网络控制系统第52-53页
  5.3 本章小结第53-54页
第六章 总结与展望第54-55页
  6.1 本文工作总结第54页
  6.2 展望第54-55页
参考文献第55-59页
发表论文和科研情况说明第59-60页
致谢第60页

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