基于BP神经网络的清洁生产评价模型研究
基于BP神经网络的清洁生产评价模型研究【摘要】:清洁生产审核是清洁生产中的重要环节,其主要作用是诊断企业不清洁因素,提出解决方案,达到节能、降耗、减污、增效的目的。但具体工作实施时
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:X820
【目录】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-9
- 1 绪论9-12
- 1.1 论文研究背景9-10
- 1.2 论文研究内容、方法和意义10-12
- 1.2.1 研究内容10
- 1.2.2 研究方法10-11
- 1.2.3 研究意义11-12
- 2 清洁生产审核评价方法12-24
- 2.1 清洁生产审核12-15
- 2.1.1 清洁生产审核概念12
- 2.1.2 清洁生产审核内容12-14
- 2.1.3 清洁生产审核的流程14-15
- 2.2 清洁生产评价方法15-23
- 2.2.1 传统法15-17
- 2.2.2 模糊综合评判法17-19
- 2.2.3 灰色关联度19-21
- 2.2.4 层次分析法21-22
- 2.2.5 贝叶斯网络法22-23
- 2.3 本章小结23-24
- 3 BP 模型的研究应用24-43
- 3.1 神经网络技术24-31
- 3.1.1 神经网络概念24-25
- 3.1.2 神经网络发展25-27
- 3.1.3 神经网络特征及分类27-29
- 3.1.4 神经网络技术在环境科学方面的应用29-31
- 3.2 BP 算法的实现31-36
- 3.2.1 BP 算法原理31-32
- 3.2.2 BP 算法描述32-34
- 3.2.3 BP 算法的计算步骤34-36
- 3.3 BP 算法的缺点36-37
- 3.4 BP 算法的改进37-42
- 3.4.1 附加动量法37-38
- 3.4.2 自适应学习速率38-40
- 3.4.3 激励函数40
- 3.4.4 测试结论40-42
- 3.5 本章小结42-43
- 4 基于改进BP 算法的企业清洁生产评价模型43-60
- 4.1 模型建立43-45
- 4.2 模型仿真系统的开发45-56
- 4.2.1 程序主体框架45-46
- 4.2.2 信息读取数据库46-49
- 4.2.3 模型计算程序49-54
- 4.2.4 数据输出、存储及查询模块54-56
- 4.3 模型验证与分析56-57
- 4.3.1 模型验证56-57
- 4.3.2 分析与比较57
- 4.4 程序优化研究与实现57-59
- 4.4.1 提高程序运行速度58
- 4.4.2 减少内存空间58-59
- 4.5 本章小结59-60
- 5 实例应用60-71
- 5.1 确定典型案例企业60-66
- 5.1.1 我国橡胶行业现状60-61
- 5.1.2 企业现状分析61-66
- 5.2 确定清洁生产目标66
- 5.3 评价标准的确定66-68
- 5.3.1 评价标准66-67
- 5.3.2 企业主要清洁生产指标67-68
- 5.4 评价步骤68-69
- 5.5 清洁生产状况分析69-70
- 5.5.1 网络训练过程及结果69-70
- 5.5.2 评价结果分析70
- 5.6 本章小结70-71
- 6 结论与建议71-73
- 6.1 结论71
- 6.2 建议71-73
- 致谢73-74
- 参考文献74-78
- 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文78
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