基于支持向量机的VCM生产过程控制方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·氯乙烯单体概述 | 第9页 |
| ·统计学习理论与支持向量机概述 | 第9-10页 |
| ·预测控制概述 | 第10页 |
| ·本论文主要研究内容及出发点 | 第10-12页 |
| 2 氯乙烯单体生产过程控制系统的改造与设计方案 | 第12-25页 |
| ·氯乙烯单体生产工艺及控制要求介绍 | 第12-15页 |
| ·氯乙烯单体生产控制系统目前存在的问题及改造方案 | 第15-18页 |
| ·氯乙烯单体生产控制系统优化设计方案 | 第18-23页 |
| ·在线稳态优化方案 | 第19-22页 |
| ·稳态优化方法的实现 | 第22-23页 |
| ·氯乙烯单体生产控制系统硬件设计方案 | 第23-25页 |
| 3 统计学习理论与支持向量机 | 第25-41页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第25-27页 |
| ·统计学习理论 | 第27-30页 |
| ·VC维 | 第27-28页 |
| ·推广性的界 | 第28-29页 |
| ·结构风险最小化原理 | 第29-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-35页 |
| ·最优超平面 | 第30-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-34页 |
| ·核函数 | 第34-35页 |
| ·支持向量回归建模 | 第35-41页 |
| ·系统建模原理 | 第35-36页 |
| ·支持向量机建模的优点 | 第36-37页 |
| ·支持向量回归原理与实现 | 第37-39页 |
| ·仿真实验 | 第39-41页 |
| 4 基于支持向量回归的预测控制 | 第41-51页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第41-43页 |
| ·预测模型 | 第42页 |
| ·滚动优化 | 第42-43页 |
| ·反馈校正 | 第43页 |
| ·基于支持向量回归的预测控制 | 第43-48页 |
| ·基于支持向量回归的模型预测 | 第44页 |
| ·遗传算法滚动优化策略 | 第44-48页 |
| ·反馈校正 | 第48页 |
| ·基于支持向量回归预测控制的仿真分析 | 第48-51页 |
| 5 氯乙烯单体转化过程温度控制仿真研究 | 第51-57页 |
| ·支持向量回归在线建模 | 第51-52页 |
| ·预测控制器设计 | 第52-53页 |
| ·基于支持向量回归的预测控制方法的应用与仿真 | 第53-57页 |
| 结论 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第64页 |
