| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·醋酸共沸精馏 | 第9-12页 |
| ·共沸精馏原理 | 第9-10页 |
| ·醋酸精馏 | 第10-11页 |
| ·ASPEN流程模拟软件 | 第11-12页 |
| ·软测量技术概述 | 第12-16页 |
| ·软测量技术原理 | 第13-15页 |
| ·辅助变量的选择 | 第15页 |
| ·数据的采集和预处理 | 第15-16页 |
| ·软测量建模 | 第16页 |
| ·软测量的在线校正 | 第16页 |
| ·软测量建模方法 | 第16-20页 |
| ·机理建模 | 第16页 |
| ·基于数据驱动的建模方法 | 第16-20页 |
| ·混合建模方法 | 第20页 |
| ·软测量建模方法热点问题 | 第20-21页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 极限学习机算法 | 第22-29页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·极限学习机算法 | 第22-27页 |
| ·单隐含层前向神经网络 | 第22-24页 |
| ·ELM基本理论 | 第24-27页 |
| ·ELM算法 | 第27页 |
| ·ELM算法研究现状 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 DE_ELMRR算法及其在醋酸精馏软测量建模中的应用 | 第29-51页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·醋酸共沸精馏的稳态模拟和动态模拟 | 第29-35页 |
| ·稳态模拟 | 第29-33页 |
| ·动态模拟 | 第33-35页 |
| ·岭回归分析法 | 第35页 |
| ·岭回归原理 | 第35页 |
| ·复共线性确定 | 第35页 |
| ·DE_ELMRR算法 | 第35-42页 |
| ·ELMRR算法 | 第35-37页 |
| ·DE优化算法 | 第37-40页 |
| ·DE-ELMRR算法 | 第40-42页 |
| ·DE_ELMRR算法的验证 | 第42-44页 |
| ·DE-ELMRR算法在醋酸软测量建模中的应用 | 第44-50页 |
| ·辅助变量和主导变量的选取 | 第44页 |
| ·数据样本的确定 | 第44-45页 |
| ·建模仿真 | 第45-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第4章 KELM算法及其在醋酸精馏软测量建模中的应用 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·核函数 | 第51-52页 |
| ·KELM算法 | 第52-56页 |
| ·小波变换 | 第52-53页 |
| ·常见的小波函数 | 第53-54页 |
| ·小波核函数构造 | 第54页 |
| ·小波核极限学习机算法 | 第54-56页 |
| ·KELM算法在醋酸脱水软测量建模中的应用 | 第56-58页 |
| ·辅助变量的确定与数据的处理 | 第56页 |
| ·辅助变量相关性分析 | 第56-57页 |
| ·建模步骤 | 第57-58页 |
| ·仿真结果分析 | 第58-64页 |
| ·岭回归参数C对预测效果影响 | 第58-60页 |
| ·KELM算法建模仿真 | 第60-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间完成的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |