| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第16-18页 |
| ·存在的问题与难点 | 第18-19页 |
| ·本文主要工作及技术路线 | 第19-21页 |
| ·本文主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文的技术路线 | 第20-21页 |
| 2 锅炉燃烧相关算法与智能算法 | 第21-51页 |
| ·锅炉燃烧调整技术及热效率的计算 | 第21-29页 |
| ·锅炉燃烧调整技术简介 | 第21-22页 |
| ·燃煤锅炉NOX的生成机理 | 第22-25页 |
| ·燃煤锅炉热效率的计算 | 第25-29页 |
| ·建模预测方法与优化理论 | 第29-33页 |
| ·非线性建模预测方法概述 | 第29-31页 |
| ·智能优化算法的简介 | 第31-33页 |
| ·LSSVM的预测原理 | 第33-42页 |
| ·支持向量机(SVM)理论 | 第33-38页 |
| ·核函数的选择 | 第38-39页 |
| ·SVM的发展与应用 | 第39-40页 |
| ·LSSVM算法的预测原理及参数优化 | 第40-42页 |
| ·PSO算法的原理及应用 | 第42-49页 |
| ·PSO算法的原理 | 第43-46页 |
| ·PSO算法参数分析 | 第46-47页 |
| ·PSO的国内外研究现状 | 第47-49页 |
| ·锅炉建模算法及优化算法分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 锅炉燃烧特性建模及状态预测 | 第51-67页 |
| ·锅炉燃烧数据预处理 | 第51-54页 |
| ·锅炉燃烧特性LSSVM模型的输入输出 | 第54-55页 |
| ·基于改进PSO算法的参数寻优NOX排放模型验证 | 第55-62页 |
| ·PSO优化的设计过程 | 第56页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第56-58页 |
| ·参数寻优的实现 | 第58-59页 |
| ·寻优结果分析 | 第59-62页 |
| ·锅炉燃烧特性LSSVM预测模型的验证 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 4 基于PSO算法的锅炉燃烧多目标优化 | 第67-74页 |
| ·燃烧优化引言 | 第67-68页 |
| ·多目标下的优化函数设计 | 第68页 |
| ·粒子群算法寻优的实现 | 第68-70页 |
| ·优化结果分析 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 锅炉远程监测系统及优化平台的设计 | 第74-97页 |
| ·锅炉远程监测系统数据采集 | 第74-85页 |
| ·锅炉远程监测系统与通信技术 | 第74-76页 |
| ·基于GSM/GPRS网络的锅炉远程监测系统的设计 | 第76-78页 |
| ·基于GSM/GPRS网络的锅炉远程监测系统的实现 | 第78-85页 |
| ·web平台的设计与实现 | 第85-96页 |
| ·平台的总体设计 | 第86页 |
| ·页面基本功能设计 | 第86-90页 |
| ·燃烧优化功能设计 | 第90-95页 |
| ·数据库设计与后台搭建 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 6 全文总结与展望 | 第97-99页 |
| ·总结 | 第97页 |
| ·今后展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 作者简介 | 第103页 |