反向建模方法的一般规律及其应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·数学建模的现状与发展 | 第8页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第8-10页 |
| 第二章 反向建模方法的一般规律 | 第10-16页 |
| ·反向建模的提出 | 第10页 |
| ·反向建模的数据信息 | 第10-13页 |
| ·数据 | 第10-11页 |
| ·数据的预处理 | 第11-13页 |
| ·反向建模过程 | 第13-15页 |
| ·建模思路 | 第13-14页 |
| ·建模方法 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 偏最小二乘法及其在机组热耗率中的应用 | 第16-23页 |
| ·偏最小二乘算法 | 第16-18页 |
| ·PLS模型建模思路 | 第16-17页 |
| ·PLS模型的建立 | 第17-18页 |
| ·基于PLS的机组热耗率分析 | 第18-22页 |
| ·模型影响因素的分析和自变量的选取 | 第18-19页 |
| ·热耗率PLS模型的数预处理 | 第19-21页 |
| ·机组热耗率建模分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 时间序列算法及其在参数估计中的应用 | 第23-37页 |
| ·时间序列的参数估计综述 | 第23-24页 |
| ·时间序列模型的建立 | 第24-28页 |
| ·时间序列的数据采样和预处理 | 第24-25页 |
| ·平稳时间序列模型 | 第25-27页 |
| ·时间序列的整合自回归移动平均模型 | 第27-28页 |
| ·时间序列的模型识别,定阶和适应性检验 | 第28-30页 |
| ·模型识别 | 第28页 |
| ·模型定阶 | 第28-30页 |
| ·模型适应性检验 | 第30页 |
| ·水煤比参数估计 | 第30-36页 |
| ·水煤比时间序列的模型识别 | 第30-32页 |
| ·水煤比ARIMA(p,I,q)模型的定阶 | 第32-34页 |
| ·水煤比模型的参数估计和分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 结论与展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第44页 |
