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核电站关键参数趋势异动预警可视分析 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-5页 | ABSTRACT | 第5页 | 第1章 绪论 | 第8-12页 | 1.1 研究背景 | 第8-9页 | 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 | 1.3 研究内容 | 第10-12页 | 第2章 国内外研究现状 | 第12-16页 | 2.1 虚拟仿真在工业中的应用 | 第12页 | 2.2 智能系统在电力工业中的应用 | 第12-13页 | 2.3 可视分析方法在工业中的应用 | 第13-16页 | 第3章 数据与算法设计 | 第16-30页 | 3.1 核电设备故障机理 | 第16-20页 | 3.1.1 核电设备基本组成 | 第16-18页 | 3.1.2 核电设备典型故障 | 第18-19页 | 3.1.3 核电设备数据特点 | 第19-20页 | 3.2 数据预处理 | 第20-22页 | 3.3 RBFNN动态预估模型 | 第22-26页 | 3.3.1 径向基(RBF)神经网络 | 第23-24页 | 3.3.2 动态RBFNN预估模型 | 第24-26页 | 3.4 实验分析 | 第26-30页 | 第4章 趋势异动预警方法研究 | 第30-40页 | 4.1 灰色预测模型 | 第30-34页 | 4.1.1 灰色系统理论的特点 | 第30-31页 | 4.1.2 灰色系统理论建模机理 | 第31-34页 | 4.2 时序预测模型 | 第34-37页 | 4.2.1 时序预测特点 | 第35页 | 4.2.2 时序预测模型建模机理 | 第35-37页 | 4.3 基于灰色-时序组合模型的趋势预测方法 | 第37-39页 | 4.4 实验分析 | 第39-40页 | 第5章 核电站关键参数趋势异动预警系统设计与实现 | 第40-50页 | 5.1 系统架构及工作流程 | 第40-42页 | 5.2 时间维度可视分析 | 第42-43页 | 5.3 树形结构可视分析 | 第43-44页 | 5.4 关联关系可视分析 | 第44-49页 | 5.5 案例分析 | 第49-50页 | 第6章 总结与展望 | 第50-52页 | 6.1 本文工作 | 第50页 | 6.2 工作展望 | 第50-52页 | 参考文献 | 第52-56页 | 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-58页 | 致谢 | 第58-59页 |
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