石化过程生产指标的在线估计方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| ·石化过程变量在线估计介绍 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10页 |
| ·本文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 HYSYS 仿真分析 | 第12-20页 |
| ·流程模拟软件HYSYS 介绍 | 第12-13页 |
| ·HYSYS 建立常压塔过程模型 | 第13-16页 |
| ·常减压生产过程背景介绍 | 第13页 |
| ·HYSYS 建立常压塔过程 | 第13-16页 |
| ·利用MATLAB 自动设置工况 | 第16-18页 |
| ·输入、输出变量的设置 | 第17-18页 |
| ·输入变量的变化规律 | 第18页 |
| ·MATLAB 程序的编写 | 第18页 |
| ·针对原油变化分类建立模型的问题的提出 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 常见统计建模方法应用 | 第20-25页 |
| ·概述 | 第20页 |
| ·常见统计建模方法 | 第20-22页 |
| ·主元回归 | 第20-21页 |
| ·部分最小二乘 | 第21页 |
| ·神经网络 | 第21-22页 |
| ·常压塔产品质量指标的统计建模 | 第22-24页 |
| ·特征提取 | 第22页 |
| ·数据预处理 | 第22-23页 |
| ·建模及结果比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 适应原油变化的分类建模方法 | 第25-47页 |
| ·原油变化的背景概述 | 第25-26页 |
| ·分类建模的有效性验证 | 第26-28页 |
| ·分类建模 | 第28-41页 |
| ·径向基网络分类 | 第28-31页 |
| ·支持向量机SVM 分类 | 第31-37页 |
| ·AdaBoost 分类 | 第37-41页 |
| ·聚类建模 | 第41-46页 |
| ·聚类建模的背景 | 第41-42页 |
| ·C-均值聚类建模 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 小样本建模分析 | 第47-58页 |
| ·小样本背景与统计学习理论 | 第47-49页 |
| ·化工过程小样本背景介绍 | 第47页 |
| ·统计学习理论介绍 | 第47-49页 |
| ·SVR 支持向量回归建模 | 第49-53页 |
| ·SVR 支持向量回归介绍 | 第49-51页 |
| ·SVR 建模结果分析 | 第51-53页 |
| ·BAGGING 建模 | 第53-56页 |
| ·Bagging 算法介绍 | 第53-54页 |
| ·Bagging 建模结果分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-61页 |
| ·论文工作总结 | 第58-60页 |
| ·论文工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第65页 |
