基于SVM的锅炉蓄热系数软测量方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及其研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究方案 | 第10-12页 |
| ·本文研究方案 | 第12页 |
| ·本文章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 机理法和测试法求取锅炉蓄热系数 | 第13-25页 |
| ·传统整定法 | 第13-16页 |
| ·测试法求取步骤 | 第13-15页 |
| ·测试法缺点 | 第15-16页 |
| ·机理建模法 | 第16-24页 |
| ·锅炉蓄热三大组成 | 第16页 |
| ·锅炉汽包蓄热 | 第16-19页 |
| ·锅炉水冷壁蓄热 | 第19-22页 |
| ·锅炉过热器蓄热 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 支持向量机理论 | 第25-39页 |
| ·支持向量机来源 | 第25页 |
| ·统计学习理论 | 第25-27页 |
| ·SVM 的基本思想 | 第27-31页 |
| ·最优分类面 | 第28-30页 |
| ·广义最优分类面 | 第30-31页 |
| ·支持向量机的分类问题 | 第31-33页 |
| ·分类问题的提出及 SVM 分类原理 | 第31-32页 |
| ·支持向量机分类情况 | 第32-33页 |
| ·支持向量机的回归问题 | 第33-38页 |
| ·SVM 回归问题的描述 | 第33-34页 |
| ·线性支持向量机回归 | 第34-36页 |
| ·非线性支持向量回归 | 第36页 |
| ·核函数理论方法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 软测量方法研究及应用 | 第39-47页 |
| ·软测量理论介绍 | 第39-42页 |
| ·辅助变量选取 | 第39-40页 |
| ·数据处理 | 第40-41页 |
| ·模型建立 | 第41-42页 |
| ·模型修正 | 第42页 |
| ·核函数确定和初始参数选择 | 第42-43页 |
| ·核函数选择 | 第42页 |
| ·初始参数选择 | 第42-43页 |
| ·基于粒子群(PSO)优化的支持向量机软测量方法 | 第43-45页 |
| ·粒子群优化算法 | 第43-44页 |
| ·基于粒子群算法优化支持向量机的过程 | 第44-45页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 锅炉蓄热系数软测量方法 | 第47-54页 |
| ·锅炉蓄热辅助变量方法 | 第47-50页 |
| ·基于相关系数法研究各影响因素和锅炉蓄热的联系 | 第47-48页 |
| ·主元分析法确定维数 | 第48-50页 |
| ·基于支持向量机的锅炉蓄热系数软测量建模 | 第50-53页 |
| ·辅助变量数据处理 | 第50-51页 |
| ·锅炉蓄热模型建立 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
