| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 湿法脱硫系统建模思想及意义 | 第11页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 石灰石/石膏湿式烟气脱硫系统分析 | 第13-22页 |
| 2.1 脱硫技术分类及介绍 | 第13-14页 |
| 2.1.1 燃烧前脱硫 | 第13页 |
| 2.1.2 燃烧中脱硫 | 第13页 |
| 2.1.3 燃烧后脱硫 | 第13-14页 |
| 2.2 石灰石/石膏湿式脱硫系统 | 第14-18页 |
| 2.2.1 湿式脱硫系统工艺流程 | 第14-15页 |
| 2.2.2 湿式脱硫系统反应机理 | 第15-17页 |
| 2.2.3 石灰石/石膏湿式脱硫主要系统组成 | 第17-18页 |
| 2.3 湿式脱硫系统脱硫效率主要影响因素 | 第18-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 石灰石/石膏湿式烟气脱硫系统建模 | 第22-48页 |
| 3.1 系统建模方法分类 | 第22-23页 |
| 3.1.1 理论建模 | 第22页 |
| 3.1.2 试验建模 | 第22-23页 |
| 3.2 采集数据预处理 | 第23-27页 |
| 3.2.1 粗大值处理 | 第23-25页 |
| 3.2.2 数据滤波 | 第25-26页 |
| 3.2.3 零初始值处理 | 第26-27页 |
| 3.3 基于支持向量机的湿式脱硫系统建模 | 第27-40页 |
| 3.3.1 支持向量机 | 第27-28页 |
| 3.3.2 实测数据归一化 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于支持向量机的湿式脱硫系统建模 | 第29-30页 |
| 3.3.4 多工况下的脱硫系统模型辨识 | 第30-37页 |
| 3.3.5 基于支持向量机建模结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4 基于粒子群算法的智能建模方法 | 第40-47页 |
| 3.4.1 智能建模方法 | 第40页 |
| 3.4.2 粒子群算法 | 第40-41页 |
| 3.4.3 基于粒子群算法的湿式脱硫系统建模 | 第41-43页 |
| 3.4.4 建模结果与分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 湿式脱硫系统建模方法优化 | 第48-55页 |
| 4.1 建模方法优化思想及意义 | 第48页 |
| 4.2 基于蚁群算法优化的支持向量机建模 | 第48-52页 |
| 4.2.1 支持向量机优化思想 | 第48-49页 |
| 4.2.2 蚁群优化算法 | 第49-50页 |
| 4.2.3 基于蚁群算法优化的支持向量机建模及测试结果 | 第50-52页 |
| 4.3 粒子群算法的改进 | 第52-54页 |
| 4.3.1 粒子群算法改进思路 | 第52页 |
| 4.3.2 粒子群算法的改进 | 第52-53页 |
| 4.3.3 改进粒子群算法测试结果 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 本文研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |