| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 催化重整过程软测量建模方法 | 第9-13页 |
| 1.2.1 机理建模 | 第10页 |
| 1.2.2 多元线性回归 | 第10-11页 |
| 1.2.3 人工神经网络 | 第11-12页 |
| 1.2.4 支持向量机 | 第12页 |
| 1.2.5 混合建模方法 | 第12-13页 |
| 1.3 催化重整过程优化 | 第13-15页 |
| 1.3.1 传统优化方法 | 第13页 |
| 1.3.2 遗传算法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 粒子群优化算法 | 第14页 |
| 1.3.4 差分进化算法 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 催化重整过程模型 | 第17-23页 |
| 2.1 催化重整工艺 | 第17-18页 |
| 2.2 集总反应动力学模型 | 第18-19页 |
| 2.3 重整过程建模 | 第19-22页 |
| 2.3.1 重整反应器模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 加热炉模型 | 第20页 |
| 2.3.3 换热器模型 | 第20-21页 |
| 2.3.4 重整油气分离罐模型 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于KPCA-WLSSVM的重整过程软测量 | 第23-35页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 KPCA-WLSSVM模型方法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 核主元分析 | 第24-25页 |
| 3.2.2 最小二乘支持向量机 | 第25-26页 |
| 3.2.3 加权最小二乘支持向量机 | 第26-27页 |
| 3.2.4 权值计算 | 第27页 |
| 3.3 CPSO-SA参数优化 | 第27-28页 |
| 3.4 基于参数优化的KPCA-WLSSVM建模步骤 | 第28-29页 |
| 3.5 实例分析 | 第29-34页 |
| 3.5.1 重整产品辛烷值软测量建模 | 第29-32页 |
| 3.5.2 重整芳烃收率软测量建模 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于CADE的催化重整过程优化 | 第35-52页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 云自适应差分进化算法 | 第36-43页 |
| 4.2.1 云理论基础 | 第36-38页 |
| 4.2.2 标准差分进化算法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 云自适应差分进化算法 | 第39-43页 |
| 4.3 典型函数优化测试 | 第43-49页 |
| 4.4 实例分析 | 第49-50页 |
| 4.4.1 优化问题描述 | 第49页 |
| 4.4.2 结果与讨论 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 | 第59-73页 |
| 附录A 部分测试函数曲面图 | 第59-62页 |
| 附录B 不同维数测试函数仿真结果 | 第62-70页 |
| 附录C 部分测试函数(20维)适应度值收敛曲线 | 第70-73页 |
| 个人简历 | 第73页 |