| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 过程数据特性分析及预处理方法 | 第14-27页 |
| 2.1 分析建模数据的特性 | 第14-17页 |
| 2.1.1 实验数据 | 第14-15页 |
| 2.1.2 历史运行数据 | 第15-17页 |
| 2.2 历史数据的清洗 | 第17-21页 |
| 2.2.1 离群点的清洗 | 第17-19页 |
| 2.2.2 噪音的清洗 | 第19-21页 |
| 2.3 数据的标准化 | 第21-22页 |
| 2.3.1 Min-Max标准化 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Z-score标准化 | 第22页 |
| 2.4 数据降维 | 第22-23页 |
| 2.4.1 主成分分析 | 第22-23页 |
| 2.4.2 偏最小二乘法分析 | 第23页 |
| 2.4.3 因子分析 | 第23页 |
| 2.5 基于PLS的变量选择方法 | 第23-26页 |
| 2.5.1 理论介绍 | 第23-25页 |
| 2.5.2 PLS变量选择方法实例分析 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于内部SVM的非线性SPSS建模方法 | 第27-39页 |
| 3.1 基于内部SVM的非线性SPSS模型 | 第27-31页 |
| 3.1.1 SPSS主成分提取思想 | 第27-28页 |
| 3.1.2 非线性SVM的映射 | 第28-30页 |
| 3.1.3 PSO参数选择法 | 第30-31页 |
| 3.2 NO_x排放的SPSS-PSO-SVM建模 | 第31-32页 |
| 3.3 NO_x排放影响因素分析 | 第32-34页 |
| 3.3.1 快速型NO_x | 第32-33页 |
| 3.3.2 热力型NO_x | 第33页 |
| 3.3.3 燃料型NO_x | 第33-34页 |
| 3.4 SPSS-SVM模型MATLAB仿真 | 第34-38页 |
| 3.4.1 数据的准备工作 | 第34-35页 |
| 3.4.2 MATLAB仿真分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 混合模型的更新策略 | 第39-48页 |
| 4.1 数据更新的意义 | 第39页 |
| 4.1.1 常用模型更新方法 | 第39页 |
| 4.2 过程变化和样本更新 | 第39-40页 |
| 4.3 新增训练样本后SVM模型更新分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 删除旧样本 | 第42-43页 |
| 4.3.2 增加新样本 | 第43-44页 |
| 4.4 模型的更新策略 | 第44页 |
| 4.5 NO_x排放的SVM模型更新 | 第44-45页 |
| 4.6 基于滞后时间对模型进行矫正 | 第45-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 NO_x预测模型实际应用研究 | 第48-58页 |
| 5.1 设备工况及应用研究 | 第48-50页 |
| 5.2 NO_x排放预测的应用 | 第50-56页 |
| 5.2.1 PLS重要性投影分析 | 第50-52页 |
| 5.2.2 Daubechies小波去噪 | 第52-54页 |
| 5.2.3 NO_x建模预测模型构造 | 第54-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58-59页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |