基于BP神经网络的企业锅炉装备节能评价研究

【摘要】：本文以2011-2012年度天津市锅炉调查数据为依据，在分析天津市企业锅炉装备能效现状的基础上运用5M1E分析法剥离出对企业锅炉装备节能水平有重大作用的影响因素，结合现有企业锅炉装备节能评价指标以及企业锅炉装备节能评价指标体系的设计原则，参考有关企业锅炉装备节能评价的相关文献，最终确立拥有4个一级评价指标以及22个二级评价指标的企业锅炉装备节能评价指标体系。 本文通过比较和分析多种评价方法在对企业锅炉装备进行节能评价所体现的优缺点的基础上选择运用BP神经网络原理构建基于BP神经网络的企业锅炉装备节能评价模型，选取天津市锅炉调查数据中10家企业锅炉装备节能数据作为BP神经网络评价模型的训练样本以及5家企业锅炉装备节能数据作为BP神经网络评价模型的评价对象样本。本文通过对15家企业锅炉装备节能数据进行标准化处理并使用MATLAB软件工具箱对已构建的BP神经网络企业锅炉装备节能评价模型进行BP神经网络的学习训练与模型检验，通过对企业锅炉装备节能评价期望值和BP神经网络企业锅炉装备节能评价输出值的比较，可以判定基于BP神经网络的企业锅炉装备节能评价模型具有稳定的可靠性和现实的有效性。 基于BP神经网络的企业锅炉装备节能评价模型是对企业锅炉装备节能评价应用的扩展和突破，也是对企业锅炉装备进行节能评价的一种行之有效的方法，发挥了BP神经网络的优越性，展现了MATLAB软件工具箱的便利性。运用BP神经网络企业锅炉装备节能评价模型所取得的相关企业锅炉装备节能评价级别排序可以为企业开展锅炉装备节能改造提供科学的决策依据和有效的智力支持，这也是有关企业锅炉装备节能评价研究的最初目的。 【关键词】：企业锅炉装备 BP神经网络 能效管理 节能评价
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F224;F273.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 选题背景与研究意义8-9
• 1.2 研究文献综述9-14
• 1.3 研究方法、内容和思路14-17
• 第二章 企业锅炉装备现状分析17-28
• 2.1 企业锅炉装备能效现状分析17-23
• 2.2 企业锅炉装备节能影响因素分析23-28
• 第三章 企业锅炉装备节能评价指标体系构建28-42
• 3.1 现有企业锅炉装备节能评价指标28-31
• 3.2 企业锅炉装备节能评价指标体系设计原则31-33
• 3.3 确立企业锅炉装备节能评价指标体系33-42
• 第四章 BP 神经网络的企业锅炉装备节能评价模型42-54
• 4.1 评价方法的选择与比较42-45
• 4.2 BP 神经网络原理45-49
• 4.3 构建 BP 神经网络的企业锅炉装备节能评价模型49-54
• 第五章 企业锅炉装备节能评价实证分析54-67
• 5.1 样本选取与数据处理54-56
• 5.2 BP 神经网络的学习训练与模型检验56-61
• 5.3 模型评价与结果分析61-67
• 第六章 结论与展望67-70
• 6.1 研究结论67-68
• 6.2 研究特点68
• 6.3 研究展望68-70
• 参考文献70-75
• 发表论文和科研情况说明75-76
• 致谢76-77

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