| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| ·选题背景及其意义 | 第16-18页 |
| ·过程数据建模的基本原理和概念 | 第18-21页 |
| ·基于过程数据建模的基本原理 | 第18-19页 |
| ·基于过程数据建模的基本概念 | 第19-21页 |
| ·过程数据建模的主要方法 | 第21-27页 |
| ·基于统计学的方法 | 第21-24页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第24-27页 |
| ·过程数据建模的发展状况 | 第27-30页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第30-32页 |
| 第2章 过程数据特性分析及预处理方法 | 第32-51页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·过程数据特性分析 | 第32-37页 |
| ·试验数据 | 第32-34页 |
| ·历史运行数据 | 第34-37页 |
| ·历史运行数据的清洗 | 第37-42页 |
| ·离群点检测 | 第37-41页 |
| ·数据的校正 | 第41-42页 |
| ·数据标准化 | 第42-43页 |
| ·Min-Max标准化 | 第42-43页 |
| ·Z-score标准化 | 第43页 |
| ·数据降维 | 第43-48页 |
| ·特征提取 | 第44-46页 |
| ·特征选择 | 第46-48页 |
| ·基于PLS的变量选择方法 | 第48-50页 |
| ·变量投影的重要性分析 | 第48-49页 |
| ·实例分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于分段曲线拟合的稳态工况检测方法 | 第51-66页 |
| ·引言 | 第51-55页 |
| ·稳态工况检测的基本意义 | 第51页 |
| ·稳态工况的定义 | 第51-52页 |
| ·稳态工况检测方法回顾 | 第52-55页 |
| ·分段最小二乘曲线拟合方法 | 第55-57页 |
| ·多项式最小二乘拟合 | 第55页 |
| ·分段曲线拟合方法 | 第55-57页 |
| ·单变量稳态工况检测方法 | 第57-60页 |
| ·稳态工况检测准则 | 第57-58页 |
| ·阈值的确定方法 | 第58-59页 |
| ·数值仿真 | 第59-60页 |
| ·系统的稳态工况检测 | 第60-62页 |
| ·系统稳态的检测准则 | 第60-61页 |
| ·系统稳态检测的延迟修正 | 第61-62页 |
| ·稳态工况检测的工程应用 | 第62-65页 |
| ·给水流量的稳态工况检测 | 第62-64页 |
| ·多变量系统的稳态工况检测 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 基于内部LSSVM的非线性PLS建模方法 | 第66-84页 |
| ·引言 | 第66-68页 |
| ·基于LSSVM的非线性PLS(LSSVMPLS)模型 | 第68-72页 |
| ·单变量PLS算法思想 | 第68-69页 |
| ·内部LSSVM非线性映射 | 第69页 |
| ·LSSVMPLS模型算法 | 第69-72页 |
| ·PH中和的BENCHMARK过程仿真 | 第72-79页 |
| ·正交试验设计 | 第72-74页 |
| ·模型构建与对比 | 第74-75页 |
| ·结果分析与讨论 | 第75-79页 |
| ·NOx排放的LSSVMPLS建模 | 第79-83页 |
| ·NOx排放影响因素分析 | 第79-80页 |
| ·NOx排放模型构建 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 基于LSSVM集成学习的建模方法 | 第84-103页 |
| ·引言 | 第84-89页 |
| ·集成学习模型及其优点 | 第84-85页 |
| ·集成学习模型构建方法 | 第85-86页 |
| ·支持向量机集成模型回顾 | 第86-89页 |
| ·LSSVM集成学习(SFLPE)模型 | 第89-93页 |
| ·传统FCM算法 | 第89-90页 |
| ·SFCM空间划分 | 第90-92页 |
| ·个体LSSVM模型 | 第92页 |
| ·SFLPE模型构建 | 第92-93页 |
| ·NOx排放的SFLPE建模 | 第93-102页 |
| ·电站锅炉介绍和数据准备 | 第93-94页 |
| ·NOx排放模型构建 | 第94-97页 |
| ·结果分析和对比 | 第97-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第6章 LSSVM集成学习模型的更新策略 | 第103-117页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·模型更新的意义 | 第103页 |
| ·常用模型更新方法 | 第103-104页 |
| ·过程变化和样本更新 | 第104-106页 |
| ·个体LSSVM增量算法 | 第106-108页 |
| ·删除旧样本 | 第106-107页 |
| ·增加新样本 | 第107-108页 |
| ·模型更新策略 | 第108-111页 |
| ·更新策略选择准则 | 第108页 |
| ·模型更新时序 | 第108-109页 |
| ·模型更新的具体步骤 | 第109-111页 |
| ·数值仿真及工程应用 | 第111-116页 |
| ·单模型更新策略验证 | 第111-114页 |
| ·NOx排放的SFLPE模型更新 | 第114-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第7章 结论与展望 | 第117-119页 |
| ·结论 | 第117-118页 |
| ·展望 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第139-140页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第140-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 作者简介 | 第142页 |