| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·软测量技术 | 第13-21页 |
| ·软测量技术回顾 | 第13页 |
| ·辅助变量的选择、数据的采集与预处理及模型的在线校正 | 第13-20页 |
| ·软测量模型的实施 | 第20页 |
| ·软测量技术面临的新问题 | 第20-21页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第21-22页 |
| 第2章 异类多模型软测量建模结构的论证 | 第22-44页 |
| ·引言 | 第22-24页 |
| ·子模型建模方法的确定及简介 | 第24-34页 |
| ·子模型建模方法论证 | 第24-25页 |
| ·部分最小二乘方法建模 | 第25-28页 |
| ·径向基函数神经网络建模 | 第28-31页 |
| ·最小二乘支持向量机建模 | 第31-34页 |
| ·异类多模型融合方法的确定 | 第34-37页 |
| ·基于异类多模型的线性融合 | 第34-36页 |
| ·基于异类多模型的非线性融合 | 第36-37页 |
| ·模型参数优化方法研究 | 第37-43页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第37-39页 |
| ·和谐搜索算法及改进 | 第39-40页 |
| ·动态和谐搜索混合粒子群优化算法 | 第40页 |
| ·动态和谐搜索混合粒子群优化算法仿真 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于混合粒子群优化的异类多模型线性融合应用研究 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·成品油调合生产过程 | 第44-46页 |
| ·成品油调合工艺流程简介 | 第44-46页 |
| ·辅助变量的选择、数据的采集和预处理 | 第46页 |
| ·基于混合粒子群优化的单一软测量建模 | 第46-48页 |
| ·粒子群优化的RBF子模型 | 第46-47页 |
| ·粒子群优化的LS-SVM子模型 | 第47-48页 |
| ·PLS子模型 | 第48页 |
| ·混合粒子群优化的异类多模型线性融合建模 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于混合粒子群优化的异类多模型非线性融合应用研究 | 第50-57页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·混合粒子群优化的异类多模型非线性融合建模 | 第50-51页 |
| ·混合粒子群优化的局部PLS及LS-SVM建模 | 第51-54页 |
| ·混合粒子群优化的PLS局部建模 | 第51-52页 |
| ·混合粒子群优化的LS-SVM局部建模 | 第52-54页 |
| ·异类动静多模型非线性融合建模 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-58页 |
| 结论 | 第57页 |
| 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64-65页 |
| 附录B 成品油研究法辛烷值数据 | 第65-67页 |
