| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·回转窑烧成带温度预测方法研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·回转窑烧成带温度预测方法存在的问题 | 第14-15页 |
| ·论文主要内容与论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 水泥回转窑简介及经典烧成带温度预测方法分析 | 第17-36页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·水泥回转窑及水泥生产过程工艺简介 | 第17-23页 |
| ·水泥回转窑的分类及发展 | 第17-18页 |
| ·水泥回转窑的结构及功能 | 第18-20页 |
| ·新型干法水泥回转窑烧成工艺流程 | 第20-23页 |
| ·基于模糊理论的回转窑烧成带温度预测方法 | 第23-26页 |
| ·模糊逻辑基础 | 第23-24页 |
| ·基于模糊理论的回转窑烧成带温度预测模型 | 第24-26页 |
| ·基于神经网络的回转窑烧成带温度预测方法 | 第26-33页 |
| ·人工神经网络 | 第27-28页 |
| ·基于RBF神经网络的回转窑烧成带温度预测模型 | 第28-31页 |
| ·基于Elman神经网络的回转窑烧成带温度预测模型 | 第31-33页 |
| ·基于SVM的回转窑烧成带温度预测方法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于FOA-ELM的回转窑烧成带温度预测模型研究 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·回转窑烧成带温度影响因素分析 | 第37-38页 |
| ·基于果蝇优化的超限学习机(FOA-ELM) | 第38-47页 |
| ·果蝇算法优化的超限学习机 | 第39-45页 |
| ·数值实验 | 第45-47页 |
| ·基于FOA-ELM的回转窑烧成带温度预测模型 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 回转窑烧成带温度预测模型的仿真与分析 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·评价标准 | 第54-55页 |
| ·数据处理 | 第55-57页 |
| ·样本数据的选取 | 第55-56页 |
| ·数据预处理 | 第56-57页 |
| ·参数选择 | 第57-58页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第58-62页 |
| ·基于FOA-ELM的烧成带温度预测模型仿真分析 | 第58-61页 |
| ·不同算法性能比较 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结束语 | 第63-65页 |
| ·主要工作及创新点 | 第63页 |
| ·后续研究工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期从事的科研工作及取得的成果 | 第70页 |
