| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 回声状态网络的发展和现状 | 第12-14页 |
| 1.3 建模方法概述及灰箱建模 | 第14-15页 |
| 1.3.1 过程建模方法 | 第14页 |
| 1.3.2 灰箱建模 | 第14-15页 |
| 1.4 工作内容及安排 | 第15-18页 |
| 第二章 管式聚合反应 | 第18-24页 |
| 2.1 课题实验装置 | 第18页 |
| 2.2 建立管式聚合反应的数学模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基元反应 | 第19页 |
| 2.2.2 反应动力学方程 | 第19-21页 |
| 2.2.3 热力衡算方程 | 第21页 |
| 2.3 建立管式聚合反应数学模型的意义 | 第21-24页 |
| 第三章 利用ESN建立管式聚合反应的黑箱模型 | 第24-32页 |
| 3.1 回声状态网络 | 第24-27页 |
| 3.1.1 回声状态网络的基本原理 | 第24-25页 |
| 3.1.2 ESN的训练 | 第25-27页 |
| 3.2 利用ESN建立温度分布的黑箱模型 | 第27-29页 |
| 3.2.1 黑箱神经网络建模步骤 | 第27-28页 |
| 3.2.2 黑箱模型参数设置 | 第28-29页 |
| 3.2.3 模型性能的评价指标 | 第29页 |
| 3.3 基于ESN黑箱模型建模结果 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于回声状态网络的灰箱建模方法 | 第32-48页 |
| 4.1 基于系统特征团的灰箱建模方法 | 第32-36页 |
| 4.1.1 选取灰箱模型系统特征团 | 第32-34页 |
| 4.1.2 GMSFG的建模结果 | 第34-36页 |
| 4.2 基于ESN结构优化的灰箱建模方法 | 第36-45页 |
| 4.2.1 逐步回归分析方法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于ESN结构优化的灰箱建模方法的提出 | 第37-39页 |
| 4.2.3 优化灰箱模型网络结构 | 第39-41页 |
| 4.2.4 最优系统特征团分析 | 第41-42页 |
| 4.2.5 建模结果及对比 | 第42-45页 |
| 4.3 几种建模方法的比较 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 分段串联建模方法 | 第48-56页 |
| 5.1 分段串联建模方法的概述 | 第48-49页 |
| 5.2 建立温度分布的分段串联模型 | 第49-52页 |
| 5.2.1 建模步骤 | 第49-51页 |
| 5.2.2 储备池参数设置 | 第51-52页 |
| 5.3 建模效果及结论 | 第52-53页 |
| 5.4 建模方法分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 作者和导师介绍 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67-68页 |