一、实时模糊神经网络应用于核电站运行控制（论文文献综述）
刘雅姝[1]（2021）在《多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究》文中研究指明我国正处于社会转型阶段,各种利益诉求增多、热点问题和突发事件易发多发,对于自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等各类突发事件的研究已经成为总体国家安全观的重要组成部分。党的十九大报告强调“统筹发展和安全,增强忧患意识,做到居安思危,是我们党治国理政的一个重大原则”,2014年中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央国家安全委员会主席习近平在主持召开中央国家安全委员会第一次会议时提出,坚持总体国家安全观,以人民安全为宗旨,走出一条中国特色国家安全道路。习近平指出,对于突发事件的应急管理“是国家治理体系和治理能力的重要组成部分,承担防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责,担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命”。可见,近年来国家安全思想已上升到重要的指导地位。当前我国已成为世界上各种事故灾害最严重的国家之一,面临巨灾风险的防范问题、公共卫生事件的挑战、社会安全类风险,灾害种类多,分布地域广,发生频率高,造成损失重。重大突发事件产生的诸多影响严重威胁我国社会稳定和人民生命财产安全。此背景下,重大突发事件的演变机理成为亟待解决的重大现实问题。立足于系统理论及5W1H方法,融合演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论,对重大突发事件的演变机理展开研究,构建重大突发事件演变机理模型,在对重大突发事件演变机理进行实证剖析的基础上,提出了重大突发事件的应对策略。（1）构建重大突发事件演变机理模型,基于系统理论及5W1H分析方法定义重大突发事件演变机理的内涵,突破传统从单一维度研究重大突发事件演变机理的局限,从系统观角度出发解读重大突发事件演变要素、要素之间的逻辑关系,提出重大突发事件的构成要素主要包括主体行为要素（Who）、事件舆情信息要素（What）、事件事理要素（Why）、事件时间要素（When）、事件环境要素（Where）。系统性地从Who（谁推动、促进了事件演变）、What（事件演变的内容是什么）、Why（事件演变的原因是什么）等多维度视角研究重大突发事件演变机理,最终基于事件的演变机理提出重大突发事件的应对策略（How）。（2）从重大突发事件主体行为的维度（Who）解读重大突发事件演变机理,解释了事件主体行为演变的问题。基于演化博弈理论分析了重大突发事件主体行为的演变过程,明确博弈主体是由政府为代表的决策方、以网民为代表的参与方、以媒体为代表的推动方三部分组成,对其博弈动因及影响因素进行分析并构建演化博弈模型。最后对所构建的主体之间的博弈模型进行仿真分析,模拟了事件发展热度、事件负面影响持续恶化、政府奖惩机制介入情景下三方主体行为的演变,得出的结论为重大突发事件应对中主体的管理策略提供现实参考依据。（3）从重大突发事件舆情信息演变维度（What）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的内容问题。基于知识图谱理论,提出事件舆情知识图谱的构建框架模型及技术架构,进而构建事件舆情知识图谱,利用舆情知识图谱挖掘舆情知识三元组、网络传播的路径结构等内容。基于数据驱动思想,通过舆情知识的进一步提取分析得到事件舆情的话题演变、舆情知识网络结构演变等过程。所得事件舆情信息演变的分析结论有益于重大突发事件应对中的舆情治理。（4）从重大突发事件演变的事理逻辑维度（Why）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的原因问题。基于事理图谱理论,采用事理图谱构建的相关方法,通过本体构建、事件抽取、事件关系抽取等步骤构建了面向重大突发公共卫生事件的事理图谱及其抽象事理图谱。基于重大突发事件事理图谱挖掘重大突发事件演变过程中的事理逻辑知识,深入分析事件之间的演变规律和模式,弥补以往未能详尽阐述重大突发事件在微观层面的演变机理和运行过程的短板。基于知识驱动视角,通过事件逻辑知识演变分析、事件演变的传导路径挖掘、事件演变的动因剖析等角度揭示重大突发事件的演变逻辑与规律,进而把握重大突发事件的发展脉络,为重大突发事件的应对与治理提供科学准确的依据。（5）提出重大突发事件的应对策略（How）。依据事件的演变机理得出重大突发事件的应对策略,阐述了在突发事件情景下应如何应对的问题。基于事件演变机理的研究内容,从三个层面提出了应对策略,（1）基于事件主体行为演变的主体管理策略;（2）基于重大突发事件舆情信息演变的舆情信息治理对策;（3）基于事件主体行为演变、事件舆情信息演变、事件演变的事理逻辑三个维度的重大突发事件管控问题。理论层面上,立足于系统理论、演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论、5W1H等多种理论方法,从事件的主体演变、事件舆情信息演变以及事件演变的事理逻辑挖掘等多维视角入手,构建重大突发事件演变机理模型。通过博弈论、知识图谱、事理图谱等方法剖析重大突发事件演变机理,阐述事件演变的本质,发现事件演变中存在的问题,最后提出重大突发事件演变的应对策略。基于数据驱动思想,多维度揭示重大突发事件的演变过程,基于知识驱动思想,挖掘重大突发事件演变逻辑,促进了传统研究范式转型,科学地认识重大突发事件的演变过程,可以完善重大突发事件分析研判和预警,提高事件的总体态势感知能力,具有重要的理论意义。在实践层面上,通过爬取微博、中国新闻网、世界卫生组织网站等平台上重大突发事件的相关数据,构建重大突发事件舆情知识图谱和事理图谱,基于真实数据对理论推演部分进行实证分析,最终服务于重大突发事件的应对。本文采用总-分-总的研究逻辑,将理论与实践相结合,以期为相关部门进行科学研判、精准施策提供依据,极大地提升了社会治理的智能化和专业化水平,促进和推动我国治理体系和治理能力现代化。
孙肖坤[2]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中研究说明随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
郭伟明[3]（2021）在《水下机器人并联式机械臂设计及其运动控制研究》文中研究说明
尚应文[4]（2021）在《人工智能在电厂安全生产中的应用探究》文中研究说明随着时代的进步,我国科技水平迈入了一个新阶段,人工智能作为顶尖科学技术近些年来得到了飞速的发展,电厂在安全生产中使用人工智能不仅能够提高电厂的发电效率,并且可以使电厂工作变得更加安全可靠,在一定程度上降低了人工操作的风险系数,本文将针对人工智能在电厂安全生产中的应用进行探究。
杨富强[5]（2021）在《核动力装置联合仿真系统构建与控制器设计》文中指出为保证核动力装置安全稳定地运行,避免重大事故的发生,需要预先对其进行仿真分析。RELAP5是轻水堆冷却系统事故工况的瞬态行为最佳估算程序,涵盖了整个轻水堆系统的瞬态分析,被广泛应用于核动力装置仿真模拟。但RELAP5程序无法对复杂控制系统进行仿真分析,且人机交互界面和仿真数据存储方面不够完善。因此,本文设计了基于RELAP5和MATLAB程序的联合仿真系统,其数据交互采用SOCKET方式,利用My SQL数据库存储仿真数据,设计客户端界面提升人机交互属性,并利用设计好的联合仿真系统实现模糊控制算法,验证了联合仿真系统的实用性及可扩展性。本文首先分析了核动力装置一回路的结构,对一回路关键设备进行建模,以秦山核电站为参考对象,使用RELAP5程序对一回路模型进行搭建,并进行了稳态验证计算。然后设计了基于SOCKET的RELAP5与MATLAB程序的数据交互接口,采用UDP协议进行通信,分别在RELAP5端和MATLAB端对数据收发进行了处理。使用My SQL数据库对仿真结果进行存储,同时对部分字段添加索引增加查询速度。设计了基于Qt的仿真系统前端界面,包括用户登录、可视化修改输入、运行或终止程序、仿真结果分析等功能。为了实现远程访问数据库,设计了基于HTTP协议的WEB服务器,在浏览器中输入URL后便可远程访问仿真结果,并利用多线程技术优化WEB服务器。将RELAP5中的控制器在SIMULINK中实现,设计了SIMULINK与MATLAB中的Base Workspace实时交互方法,仿真结果验证了联合仿真系统的实用性。利用设计好的联合仿真系统基于模糊控制算法设计蒸汽发生器水位控制器,并在升负荷和降负荷工况验证控制效果,其仿真结果既体现了联合仿真系统的实用性,也体现了其可扩展性。
孔繁泽[6]（2021）在《超低温加工用液氮射流流量精准调控技术》文中研究表明超低温冷却加工方法在难加工材料加工中具有减少环境污染、提高加工表面质量、延长刀具寿命、提高加工效率等独特优势。液氮作为冷却剂其射流状态对加工效果有着关键性影响,然而液氮饱和温度低,汽化潜热小,极易与管壁换热形成气液两相流,冷却介质的两相流状态给稳定传输和流量调节带来了不小困难。本文以液氮稳定传输和射流可调可控为目标,研制出液氮传输调控系统及其流量精准控制技术。基于漂移通量模型分析了液氮两相流管路内流动机理,提出了液氮稳定传输射流调节策略。完成了液氮传输调控装置的整体结构设计、关键元器件选型和传感器布置,结合控制单元设计初步完成调控装置搭建。进行了液氮射流实验验证了管路隔热性能和射流稳定性。采用Flomaster建立了液氮两相流换热管路模型,基于实验数据得到了模型的关键参数,并通过实验对比验证了模型的准确性,该模型可用于管路内状态参数的分析。建立了基于自编码器的非线性受控系统的深度Koopman预测器网络,基于仿真模型进行了深度学习训练数据的采集,通过训练获得了各网络权重和偏置矩阵,该模型可以用于3秒内两相流状态的预测。设计了基于深度Koopman预测器的线性模型预测控制方法,基于物理背景给出了输入输出的约束条件和目标函数;基于Lab VIEW重构了深度Koopman预测器并建立了模型预测控制程序;通过实际实验验证了液氮射流流量的调控效果。本文研制了一种用于超低温冷却加工的液氮传输调控系统,该装置可提供稳定的液氮射流状态,并对射流中液氮的质量流量进行调节。
韩士磊[7]（2021）在《小型水质监测站检测过程自主诊断方法及关键技术研究》文中认为随着国家对水资源保护的日趋重视,各地环保部门和水资源保护部门逐渐采取各种有效措施对地表水和地下水进行监管和整治。水质在线自动监测系统能够实时、快速、可靠地监测水体质量,是水资源监督管理和保护的重要基础。目前我国水质在线自动监测系统快速发展,但仍存在监测设备成本高、监测参数不足、检测周期长等问题,且大多数监测设备没有故障报警信息,在设备发生故障时无法快速定位故障源,增加了维修时间和成本,造成水质监测数据丢失。针对目前水质在线自动监测系统存在的问题,基于顺序注射分析技术,设计了一种九参数小型水质监测系统。基于故障树分析法（FTA）和专家系统相融合的故障诊断方法,设计了小型水质监测站水质检测过程故障诊断专家系统,实现水质监测系统自主诊断功能,减少了系统维护人员工作量,降低了设备运维成本。首先,针对目前水质监测系统存在的问题,设计小型水质监测系统,主要包括系统整体方案设计、水质检测方法分析、水质监测流程设计、系统硬件设计、系统软件设计。通过系统整体方案设计,确定系统整体框架。基于国家环保水质检测九参数行业标准,分析了水质检测方法。系统硬件设计主要包括常规五参数一体式传感器设计,基于顺序注射分析技术的微试剂水质监测平台设计以及基于STM32MCU的嵌入式系统硬件设计。系统软件设计主要包括下位机软件设计和上位机软件设计。下位机软件使用Keil V5编程软件,基于C/OS-Ⅲ实时操作系统平台的软件设计,用来控制微试剂水质监测平台检测流程以及信号采集处理与传输。上位机软件使用Lab VIEW软件控制整个监测流程的运行,同时还具有系统监测、系统参数设置、水质监测流程查看、历史数据曲线等功能。其次,对小型水质监测系统常见故障进行分析,基于各故障事实之间逻辑关系建立小型水质监测系统故障树,并对建立的故障树进行定性与定量分析。将FTA和专家系统相融合,建立小型水质监测站故障诊断专家系统。专家系统设计主要包括知识库建立、诊断推理单元设计和人机界面设计。采用下行法将故障树各节点信息转化为产生式规则知识,并运用产生式规则和框架表示法相融合的知识表示法建立知识库。分析了诊断推理功能实现的原理,并对推理机的推理策略和控制策略进行设计。最后,通过水质检测性能实验,将水质监测系统测量值与采用国标法测量值做对比,得到各水质参数的标准偏差系数（RSD）和准确度（RE）。实验证明了水质检测性能的重复性、可靠性和准确度符合各项水质参数检测的行业标准。通过故障诊断实验验证,证明了故障诊断专家系统的可靠性。本文所设计小型水质监测系统及故障诊断专家系统实现了水质九参数在线自动监测,设备发生故障时快速、精准定位故障源。系统设计节约建设成本和运维成本,保证了系统平稳运行,为水环境治理打下良好基础,为水资源研究提供科学依据。
唐敏[8]（2021）在《IIoT中协议漏洞智能检测方案设计与实现》文中提出随着工业互联网的应用越来越广泛,其安全问题也开始逐步受到重视,在攻击者之前发现其存在的潜在安全隐患是十分重要的。模糊测试是一种常用且简单高效的漏洞检测工具,目前在工业互联网漏洞挖掘中也应用广泛。在传统的协议模糊测试方法中,生成测试用例需要花费大量人力和时间来对协议规范进行分析,且随着协议的改变,生成方法将不具备通用性。因此需要设计一种能降低协议分析成本且能得到较好测试效果的模糊测试方法。近年来随着机器学习方法在各个领域的优秀表现,模糊测试领域也开始尝试使用其进行智能化测试。但目前机器学习的方法还很少运用于工控模糊测试领域,此外生成的测试用例测试效果也并不理想。因此本文基于文本生成对抗网络,提出一种可以解决上述问题的工控协议测试用例生成方法,其中采用了两种文本生成对抗网络模型,并且在对于生成数据的保存上更符合模糊测试的需求。此外本文还实现了基于上述测试用例生成方法的工控协议模糊测试系统。为了证明本文提出的方法的有效性,通过在常用工控协议Modbus TCP协议上进行了实验。实验结果表明与使用原始GAN的测试用例生成模型和传统的模糊测试工具PEACH相比,本文提出模型在测试用例通过率、漏洞挖掘效率、测试用例多样性上都更加优秀。
刘杰[9]（2021）在《基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用》文中研究说明伴随着“互联网+”和“中国制造2025”等国家战略的快速推进,工控控制系统已经广泛应用在能源、市政、交通、水利水务、航空航天等各个行业,工控网络信息安全时刻影响着国民经济命脉,但工业控制网络大多都是用专门的软硬件设备和通信协议,与传统的信息网络存在很大的不同,工控系统的安全漏洞很难被人们发现,因此工控网络的安全没有受到足够的重视,导致工控网络安全事件频频发生,这些让我们意识到打造一个评估与预测于一体的工控网络态势感知系统的重要性。本文是基于大数据对工控网络态势感知技术进行研究,融合以态势提取为前提、态势评估为核心、态势预测为目标于一体全面感知工控网络系统态势。首先态势提取,本文采用两种方式进行工控网络数据采集,一种是采用流量镜像的方式旁路接入传感器感知终端,在不影响原有生产业务的前提下对网络流量数据进行采集;第二种是采用Wire Shark工具实现工控网络流量数据包的采集并统计每秒内的流量数据包、分析当前网络的状态,搭建Hadoop大数据平台实现离线数据预处理与特征提取,并搭建Flink+Tensor Flow的模型进行图神经网络模型的训练并完成预测;其次态势评估,使用层次分析法和关联分析相结合方式实现态势的评估,并使用评估图来展示当前网络的安全状态;最后态势预测是通过离线训练图神经网络模型,使用Flink实时计算引擎实时读取工控网络数据输入到图神经网络模型中以增强每个节点的特征表示并对工控网络未来一段时间的异常发生概率进行预测。最后将本文的图神经网络模型与传统神经网络、机器学习模型进行对比,采用准确率和误报率指标证明了本文模型具有较高的准确性和鲁棒性。
吴恺逾[10]（2021）在《基于机器学习算法的核电机组出力优化研究》文中认为随着我国核电机组装机容量的持续增加,提升核电机组运行的经济性成为我国在运核电机组的普遍需求。针对国内某核电机组夏季工况出力不足的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络和随机森林算法的核电汽轮机组出力优化方法。长短期记忆神经网络可以实现对季节性时间序列的准确预测;随机森林算法对离群点不敏感、泛化能力强,因此被广泛应用于分类和回归问题。本文基于长短期记忆神经网络建立海水温度时间序列预测模型,基于随机森林算法建立海水温度和电功率设定值对高压调节阀开度和热功率影响关系的回归模型,将两个模型结合起来,得到未来24小时内的电功率设定值优化曲线,机组运行人员可以根据该优化曲线对机组出力进行调整。通过该核电机组的历史运行数据,验证了该方法的有效性。以2019年8月7日为例,如机组运行人员按照电功率设定值优化曲线设定机组出力,当日机组出力将平均提升8.98 MW,可多发约21.5万度电。基于Flask框架开发了核电机组出力优化WEB应用,并通过Flask+Tornado+Nginx的形式部署于该核电站局域网。根据电功率设定值优化曲线来设定机组出力,将在保证机组运行参数不超过限制的情况下,有效提升机组夏季出力,从而改善机组经济性。
二、实时模糊神经网络应用于核电站运行控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、实时模糊神经网络应用于核电站运行控制（论文提纲范文）
（1）多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.2 国外重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.3 国内外基于事理图谱的事件演变研究进展 |
| 1.2.4 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 论文研究思路与技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 知识图谱理论 |
| 2.2 事理图谱理论 |
| 2.3 5W理论 |
| 2.4 演化博弈理论 |
| 2.5 自然语言处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多维视角的重大突发事件演变机理基本内容 |
| 3.1 重大突发事件内涵与分类 |
| 3.1.1 重大突发事件内涵 |
| 3.1.2 重大突发事件分类 |
| 3.1.3 重大突发事件特征 |
| 3.2 重大突发事件演变的构成要素及关系 |
| 3.2.1 事件演变的构成要素 |
| 3.2.2 事件构成要素的关联关系 |
| 3.3 多维视角的重大突发事件演变机理 |
| 3.3.1 演变机理内涵 |
| 3.3.2 演变机理模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 重大突发事件的主体行为演变 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 事件主体的演化博弈分析 |
| 4.2.1 博弈主体分析 |
| 4.2.2 博弈动因及影响因素分析 |
| 4.3 假设与模型构建 |
| 4.3.1 模型假设 |
| 4.3.2 模型构建 |
| 4.3.3 均衡点与稳定性分析 |
| 4.4 模拟仿真分析 |
| 4.4.1 重大突发事件热度影响下的主体行为演化路径 |
| 4.4.2 负面影响持续恶化情景下主体行为演化路径 |
| 4.4.3 政府介入采取奖惩机制情景下主体行为演化路径 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 重大突发事件的舆情信息演变 |
| 5.1 舆情信息演变概述 |
| 5.1.1 重大突发事件舆情信息 |
| 5.1.2 重大突发事件舆情知识图谱 |
| 5.2 重大突发事件舆情知识图谱理论模型构建 |
| 5.2.1 重大突发事件舆情知识图谱构建框架模型 |
| 5.2.2 重大突发事件舆情知识图谱技术架构 |
| 5.3 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.3.1 重大突发事件舆情本体构建 |
| 5.3.2 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.4 重大突发事件舆情知识图谱数据层构建 |
| 5.4.1 数据源选取及采集 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.5 基于重大突发事件舆情知识图谱的舆情演变分析 |
| 5.5.1 重大突发事件舆情的时序演变分析 |
| 5.5.2 重大突发事件舆情知识图谱传播路径结构解析 |
| 5.5.3 重大突发事件舆情知识图谱内容分析 |
| 5.5.4 重大突发事件的舆情评论话题分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 重大突发事件演变的事理逻辑 |
| 6.1 重大突发事件的事理图谱研究范式 |
| 6.1.1 重大突发事件事理图谱内涵 |
| 6.1.2 重大突发事件事理图谱构建的逻辑模型 |
| 6.1.3 重大突发事件事理图谱的事理挖掘流程 |
| 6.2 重大突发事件事理图谱构建 |
| 6.2.1 数据采集与预处理 |
| 6.2.2 事理图谱构建流程 |
| 6.3 重大突发事件抽象事理图谱构建 |
| 6.3.1 事件泛化 |
| 6.3.2 公共卫生事件抽象事理图谱 |
| 6.3.3 事件知识存储 |
| 6.4 重大突发事件演变的事理逻辑分析 |
| 6.4.1 因果事件提取 |
| 6.4.2 事件的因果逻辑知识分析 |
| 6.4.3 事件演变的传导路径挖掘 |
| 6.4.4 事件演变的动因剖析 |
| 6.5 重大突发事件的动态演变 |
| 6.5.1 事件演变的动力学流图构建 |
| 6.5.2 仿真结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于事件演变机理的重大突发事件应对策略 |
| 7.1 基于事件演变机理的重大突发事件应对概述 |
| 7.1.1 重大突发事件应对的时代背景 |
| 7.1.2 重大突发事件应对的目标 |
| 7.1.3 重大突发事件应对的特征 |
| 7.2 基于事件演变机理的重大突发事件应对思路及过程 |
| 7.2.1 重大突发事件应对思路 |
| 7.2.2 重大突发事件应对过程 |
| 7.3 重大突发事件主体管理策略 |
| 7.3.1 重大突发事件的参与用户管理 |
| 7.3.2 重大突发事件的传播平台管理 |
| 7.3.3 重大突发事件的政府管理 |
| 7.4 重大突发事件的舆情信息治理研究 |
| 7.4.1 事件舆情信息治理问题的提出 |
| 7.4.2 重大突发事件舆情信息治理对策 |
| 7.5 重大突发事件管控模型构建 |
| 7.5.1 重大突发事件管控的重大意义 |
| 7.5.2 重大突发事件管控面临的挑战 |
| 7.5.3 重大突发事件的管控模型 |
| 7.5.4 重大突发事件管控模型功能 |
| 7.6 本章小节 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（2）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）人工智能在电厂安全生产中的应用探究（论文提纲范文）
| 1 人工智能 |
| 2 电厂安全生产应用 |
| 2.1 模糊控制 |
| 2.2 综合智能技术应用 |
| 2.3 核电站安全应用 |
| 3 结语 |
（5）核动力装置联合仿真系统构建与控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 RELAP5 的应用与功能扩展 |
| 1.2.2 智能控制理论在核动力装置的应用 |
| 1.2.3 联合仿真系统设计与实现 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 基于RELAP5 的核反应堆一回路建模 |
| 2.1 RELAP5 程序结构分析 |
| 2.1.1 RELAP5 输入卡格式 |
| 2.1.2 RELAP5 程序整体结构 |
| 2.2 核反应堆一回路系统模型 |
| 2.2.1 核动力装置系统结构 |
| 2.2.2 反应堆原理与动态方程 |
| 2.2.3 蒸汽发生器原理与动态方程 |
| 2.2.4 稳压器工作原理 |
| 2.3 基于RELAP5 的一回路建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 联合仿真系统数据交互与存储 |
| 3.1 联合仿真系统整体结构 |
| 3.2 RELAP5与MATLAB程序的数据交互 |
| 3.2.1 SOCKET通信原理与协议选择 |
| 3.2.2 RELAP5 程序端实现SOCKET通讯 |
| 3.2.3 MATLAB端实现SOCKET通讯 |
| 3.3 基于My SQL的数据存储 |
| 3.3.1 My SQL数据库特点 |
| 3.3.2 My SQL数据库实现数据存储 |
| 3.3.3 My SQL数据库索引优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 联合仿真系统客户端设计 |
| 4.1 基于Qt的仿真系统前端设计 |
| 4.1.1 Qt程序使用优势 |
| 4.1.2 前端界面总体结构 |
| 4.1.3 登录界面实现 |
| 4.1.4 输入模块实现 |
| 4.1.5 运行程序与仿真结果查看 |
| 4.2 基于HTTP协议的WEB服务器 |
| 4.2.1 HTTP协议分析 |
| 4.2.2 WEB服务器实现 |
| 4.2.3 多线程优化WEB服务器 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 联合仿真系统控制器设计与验证 |
| 5.1 RELAP5 原始控制器结构 |
| 5.2 SIMULINK中 RELAP5 原始控制器的实现 |
| 5.2.1 SIMULINK与 Base Workspace实时交互 |
| 5.2.2 联合仿真系统中实现控制器 |
| 5.2.3 升降负荷过程模拟 |
| 5.3 基于模糊控制理论的水位控制器设计 |
| 5.3.1 模糊控制理论基础 |
| 5.3.2 水位控制器设计 |
| 5.4 水位控制器仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）超低温加工用液氮射流流量精准调控技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 两相流模型研究现状 |
| 1.2.2 气液两相流控制研究现状 |
| 1.2.3 液氮传输调节装置研究现状 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 2 液氮调控策略及调控系统装置设计 |
| 2.1 液氮管路两相流模型分析 |
| 2.1.1 液氮两相流漂移通量模型 |
| 2.1.2 液氮传输基础调控策略分析 |
| 2.2 液氮调控装置设计 |
| 2.2.1 装置整体结构设计 |
| 2.2.2 关键元器件选型 |
| 2.2.3 隔热结构设计 |
| 2.2.4 减压阀自动化改造 |
| 2.2.5 控制单元设计 |
| 2.3 液氮射流稳定性实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 液氮传输射流调控系统仿真分析 |
| 3.1 液氮管路两相流数值仿真模型建立 |
| 3.1.1 热流体系统仿真分析软件Flomaster |
| 3.1.2 液氮两相流管路元器件选择与搭建 |
| 3.1.3 两相流数值仿真关联式 |
| 3.1.4 换热管路热流密度计算 |
| 3.1.5 阀门、阻力件特性曲线 |
| 3.2 仿真结果与分析 |
| 3.2.1 仿真-实验数据对比验证 |
| 3.2.2 管内介质流量变化规律分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于深度Koopman预测器的管内液氮两相流状态预测 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 Koopman算子理论 |
| 4.2.1 Koopman算子理论基础 |
| 4.2.2 基于EDMD方法的Koopman线性预测器构造 |
| 4.3 深度Koopman预测器 |
| 4.3.1 自编码器神经网络 |
| 4.3.2 深度Koopman预测器网络结构 |
| 4.3.3 代价函数设计 |
| 4.3.4 训练样本及训练方法 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于深度Koopman预测器的模型预测控制方法 |
| 5.1 模型预测控制方法概述 |
| 5.2 液氮射流模型预测控制策略设计 |
| 5.2.1 约束条件 |
| 5.2.2 基于SVR的状态观测器设计 |
| 5.2.3 最优化问题 |
| 5.2.4 控制实施流程图 |
| 5.3 实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）小型水质监测站检测过程自主诊断方法及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 水质监测系统国内外研究现状 |
| 1.2.2 故障诊断国内外研究现状 |
| 1.2.3 专家系统国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 小型水质监测系统设计 |
| 2.1 系统整体方案设计 |
| 2.2 水质检测方法分析 |
| 2.3 水质监测流程设计 |
| 2.4 系统硬件设计 |
| 2.4.1 采水单元 |
| 2.4.2 配水单元 |
| 2.4.3 分析单元 |
| 2.4.4 信息采集处理及传输单元 |
| 2.4.5 控制单元 |
| 2.4.6 辅助单元 |
| 2.5 系统软件设计 |
| 2.5.1 下位机软件设计 |
| 2.5.2 上位机软件设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 小型水质监测系统故障诊断关键技术研究 |
| 3.1 故障诊断方法分析 |
| 3.2 系统常见故障 |
| 3.3 故障树建立 |
| 3.3.1 故障树分析法优点 |
| 3.3.2 建树方法及步骤 |
| 3.3.3 故障树建立 |
| 3.4 故障树定性分析与定量分析 |
| 3.4.1 定性分析 |
| 3.4.2 定量分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 小型水质监测站故障诊断专家系统设计与实现 |
| 4.1 故障诊断专家系统组成 |
| 4.2 基于FTA的专家系统知识库建立 |
| 4.2.1 知识获取方式 |
| 4.2.2 知识表示方法 |
| 4.2.3 知识库建立 |
| 4.3 诊断推理单元设计 |
| 4.3.1 信息采集 |
| 4.3.2 推理机设计 |
| 4.4 人机界面设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验验证 |
| 5.1 水质检测性能验证 |
| 5.2 故障诊断专家系统实验验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）IIoT中协议漏洞智能检测方案设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关知识和技术 |
| 2.1 工业控制系统 |
| 2.1.1 工业控制系统 |
| 2.1.2 工控网络协议 |
| 2.2 模糊测试 |
| 2.2.1 基于变异的模糊测试 |
| 2.2.2 基于生成的模糊测试 |
| 2.3 深度学习 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 循环神经网络与长短时记忆单元 |
| 2.3.3 序列到序列模型 |
| 2.4 生成对抗网络 |
| 2.4.1 原始生成对抗网络 |
| 2.4.2 序列生成对抗网络 |
| 2.4.3 Mask GAN |
| 2.5 本章小结 |
| 3 网络协议模糊测试综述 |
| 3.1 传统模糊测试方法 |
| 3.2 基于机器学习的模糊测试方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于文本生成对抗网络的测试用例生成方法 |
| 4.1 基本流程概述 |
| 4.2 数据集构造 |
| 4.3 模型构造 |
| 4.3.1 GAN模型比较 |
| 4.3.2 问题抽象 |
| 4.3.3 基于CNN与RNN的SeqGAN模型 |
| 4.3.4 基于Seq2Seq的Mask GAN模型 |
| 4.4 模型训练与测试用例生成 |
| 4.5 实验与结果 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 参数设置 |
| 4.5.3 评估指标 |
| 4.5.4 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 工业互联网协议智能漏洞检测系统 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统架构设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 用户功能 |
| 5.3.2 测试用例生成模块 |
| 5.3.3 数据通信模块 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 测试流程 |
| 5.4.3 系统功能测试 |
| 5.4.4 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（9）基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大数据研究现状 |
| 1.2.2 图神经网络研究现状 |
| 1.2.3 工控网络态势感知研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关技术介绍 |
| 2.1 Hadoop介绍 |
| 2.1.1 HDFS分布式文件系统 |
| 2.1.2 Map Reduce并行化编程模型 |
| 2.2 Flink实时计算框架 |
| 2.3 Kafka发布订阅消息系统原理 |
| 2.4 图神经网络介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 工控网络态势感知技术的研究 |
| 3.1 工控网络态势感知定义 |
| 3.2 态势提取 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 特征选择 |
| 3.3 态势评估 |
| 3.3.1 态势指数计算 |
| 3.3.2 模型评估方法 |
| 3.4 态势预测 |
| 3.4.1 神经网络预测 |
| 3.4.2 支持向量机预测方法 |
| 3.4.3 复合式攻击预测方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于大数据的工控网络态势感知平台搭建 |
| 4.1 工控网络协议分析概述 |
| 4.1.1 工控网络与传统信息网络的对比 |
| 4.1.2 工控网络协议分析 |
| 4.2 基于大数据工控网络态势感知平台搭建 |
| 4.2.1 大数据框架设计 |
| 4.2.2 大数据平台搭建 |
| 4.3 Flink+Tensor Flow平台搭建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工控网络态势感知实现与应用 |
| 5.1 工控网络态势感知实现与应用 |
| 5.1.1 数据采集与分析 |
| 5.1.2 态势评估模块实现 |
| 5.1.3 图神经网络预测模块 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）基于机器学习算法的核电机组出力优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 中国核电发展概况 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和方法 |
| 2 随机森林回归模型 |
| 2.1 随机森林算法简介 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 离群点检测 |
| 2.2.2 无量纲化处理 |
| 2.3 随机森林调参 |
| 2.4 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 LSTM时间序列模型 |
| 3.1 从RNN到 LSTM |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 STL分解 |
| 3.2.2 无量纲化处理 |
| 3.3 模型训练 |
| 3.3.1 神经网络优化算法 |
| 3.3.2 过拟合解决方法 |
| 3.3.3 LSTM时间序列模型结构 |
| 3.3.4 多步预测方法 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 夏季工况预测结果 |
| 3.4.2 冬季工况预测结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电功率设定值优化曲线 |
| 4.1 夏季工况电功率设定值优化曲线 |
| 4.2 冬季工况电功率设定值优化曲线 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 核电机组出力优化WEB应用 |
| 5.1 程序开发及运行环境 |
| 5.2 程序使用说明 |
| 5.3 模型的重新训练 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、实时模糊神经网络应用于核电站运行控制（论文参考文献）
- [1]多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究[D]. 刘雅姝. 吉林大学, 2021(01)
- [2]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]水下机器人并联式机械臂设计及其运动控制研究[D]. 郭伟明. 哈尔滨工业大学, 2021
- [4]人工智能在电厂安全生产中的应用探究[J]. 尚应文. 中国设备工程, 2021(12)
- [5]核动力装置联合仿真系统构建与控制器设计[D]. 杨富强. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]超低温加工用液氮射流流量精准调控技术[D]. 孔繁泽. 大连理工大学, 2021(01)
- [7]小型水质监测站检测过程自主诊断方法及关键技术研究[D]. 韩士磊. 北方工业大学, 2021(01)
- [8]IIoT中协议漏洞智能检测方案设计与实现[D]. 唐敏. 大连理工大学, 2021(01)
- [9]基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用[D]. 刘杰. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [10]基于机器学习算法的核电机组出力优化研究[D]. 吴恺逾. 浙江大学, 2021(09)