多模型融合建模方法研究及其在软测量中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 多模型融合建模方法的研究 | 第11-13页 |
| 1.3 全文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 软测量建模方法及其在化工过程中的应用 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 软测量技术 | 第15-18页 |
| 2.3 软测量建模方法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 机理建模 | 第18-19页 |
| 2.3.2 数据驱动建模 | 第19-23页 |
| 2.3.3 混合建模 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于核主元分析的组合神经网络模型 | 第25-44页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 核主元分析 | 第25-29页 |
| 3.2.1 核函数 | 第25-27页 |
| 3.2.2 主元分析 | 第27-28页 |
| 3.2.3 实施步骤 | 第28-29页 |
| 3.3 组合预测 | 第29-36页 |
| 3.3.1 组合预测分类 | 第30-32页 |
| 3.3.2 组合系数确定 | 第32-33页 |
| 3.3.3 最优线性组合预测模型 | 第33-36页 |
| 3.4 基于KPCA-SNNs的建模方法 | 第36-43页 |
| 3.4.1 BP神经网络 | 第36-39页 |
| 3.4.2 SNNs模型组合系数 | 第39-42页 |
| 3.4.3 KPCA-SNNs实施步骤 | 第42-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 第四章 聚丙烯熔融指数软测量 | 第44-67页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 聚丙烯生产工艺 | 第44-49页 |
| 4.2.1 聚丙烯工艺分类 | 第44-47页 |
| 4.2.2 Spheripol工艺 | 第47-49页 |
| 4.3 聚丙烯熔融指数软测量模型 | 第49-66页 |
| 4.3.1 辅助变量选取 | 第50页 |
| 4.3.2 数据采集与预处理 | 第50-53页 |
| 4.3.3 模型参数选择 | 第53-54页 |
| 4.3.4 模型性能比较 | 第54-64页 |
| 4.3.5 聚合过程特性再分析 | 第64-66页 |
| 4.4 小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 5.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
