基于支持向量机的炉膛火焰温度场测量研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第13-16页 |
| ·支持向量机概述 | 第16-18页 |
| ·支持向量机在炉膛火焰检测上的应用研究现状 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 支持向量机及炉膛温度场测量系统 | 第21-37页 |
| ·锅炉燃烧系统 | 第21-23页 |
| ·火焰温度测量系统 | 第23-24页 |
| ·传统的炉膛火焰温度场方法 | 第24-26页 |
| ·基于支持向量机的炉膛三维温度预测 | 第26-35页 |
| ·统计学习理论基础 | 第27-29页 |
| ·支持向量机 | 第29页 |
| ·支持向量分类机 | 第29-31页 |
| ·支持向量回归机 | 第31-35页 |
| ·支持向量机回归测温流程 | 第35页 |
| ·支持向量机预测炉膛三维温度场分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 多输出支持向量回归机 | 第37-47页 |
| ·问题的提出 | 第37页 |
| ·支持向量机多输出函数回归的主要思路与合理性 | 第37-38页 |
| ·ε-不敏感损失函数 | 第38-39页 |
| ·线性函数的支持向量机回归的基本解 | 第39-42页 |
| ·非线性函数的支持向量机回归的基本解 | 第42-43页 |
| ·多输出支持向量回归算法 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于小波核支持向量机的模型建立 | 第47-56页 |
| ·核函数的原理 | 第47-49页 |
| ·核函数的基本性质 | 第47-48页 |
| ·核函数的构造 | 第48-49页 |
| ·小波核函数的构造 | 第49-52页 |
| ·墨西哥帽小波 | 第49-50页 |
| ·小波框架核函数构造 | 第50-52页 |
| ·尺度核函数的构造 | 第52-53页 |
| ·尺度函数的构造条件 | 第52页 |
| ·多尺度核函数构造 | 第52-53页 |
| ·支持向量机核函数选择和数值仿真 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 炉膛三维温度场重建仿真研究 | 第56-77页 |
| ·参数选择方法 | 第56-57页 |
| ·支持向量机参数选择传统方法 | 第56-57页 |
| ·支持向量机参数优化新方法 | 第57页 |
| ·粒子群优化算法 | 第57-59页 |
| ·基本粒子群算法 | 第58页 |
| ·惯性权重粒子群算法 | 第58页 |
| ·最大速度和可变惯性权重 | 第58-59页 |
| ·利用粒子群训练支持向量机网络 | 第59-62页 |
| ·电站锅炉炉膛温度场三维重建仿真研究 | 第62-75页 |
| ·研究对象 | 第62-63页 |
| ·模拟系统描述 | 第63页 |
| ·支持向量机模型结构的确定 | 第63-65页 |
| ·样本的输入与数据的预处理 | 第65-67页 |
| ·基于支持向量机三维重建问题求解步骤 | 第67-68页 |
| ·炉膛火焰三维温度场仿真 | 第68-73页 |
| ·结果分析 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 本文的总结与展望 | 第77-80页 |
| ·总结 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-80页 |
| ·支持向量机理论的未来展望 | 第78-79页 |
| ·支持向量机在电站锅炉运行安全中应用的未来展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第83页 |
