火电机组反向建模方法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第15-18页 |
| ·国内外研究动态 | 第18-22页 |
| ·论文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 反向建模方法 | 第24-42页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·反向建模方法 | 第25-31页 |
| ·反向建模方法的定义 | 第25-26页 |
| ·反向建模方法的过程模式 | 第26-29页 |
| ·反向建模方法的应用领域 | 第29-31页 |
| ·反向建模常用算法 | 第31-40页 |
| ·神经网络算法 | 第31-35页 |
| ·偏最小二乘算法 | 第35-37页 |
| ·最小二乘支持向量机算法 | 第37-39页 |
| ·遗传算法 | 第39页 |
| ·混合建模算法 | 第39-40页 |
| ·对复杂热力系统建模问题的重要思考 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 反向建模的运行数据预处理方法研究 | 第42-59页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·实时运行数据验证 | 第43-52页 |
| ·实时运行数据验证的意义和国内外研究现状 | 第43-44页 |
| ·实时数据验证与处理的主要方法 | 第44-45页 |
| ·单、双测点参数的实时数据验证 | 第45-49页 |
| ·多测点参数的实时数据验证 | 第49页 |
| ·实例分析 | 第49-52页 |
| ·特征变量提取 | 第52-58页 |
| ·特征变量提取的意义和研究现状 | 第52-53页 |
| ·特征变量提取的主要方法 | 第53-54页 |
| ·基于灰关联分析法的特征变量提取 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于反向建模的火电机组性能参数模型 | 第59-86页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·主蒸汽流量的反向建模 | 第59-70页 |
| ·建模目标 | 第59-60页 |
| ·数据准备和变量选择 | 第60-61页 |
| ·相关性分析和算法选择 | 第61-62页 |
| ·偏最小二乘算法(PLS)建模 | 第62-64页 |
| ·变量投影重要性指标分析 | 第64-65页 |
| ·模型验证 | 第65-66页 |
| ·特征变量提取有效性验证 | 第66-70页 |
| ·汽轮机排汽焓的反向建模 | 第70-79页 |
| ·建模目标 | 第70页 |
| ·数据准备和特征变量提取 | 第70-72页 |
| ·最小二乘支持向量机算法建模 | 第72-76页 |
| ·GA-LS-SVM算法建模 | 第76-78页 |
| ·模型验证 | 第78-79页 |
| ·锅炉飞灰含碳量的反向建模 | 第79-84页 |
| ·建模目标 | 第79-80页 |
| ·数据准备和特征变量提取 | 第80-81页 |
| ·相关性分析和算法选择 | 第81-82页 |
| ·GA-LS-SVM算法建模 | 第82-83页 |
| ·模型验证 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第5章 基于反向建模的火电机组温度类参数模型 | 第86-111页 |
| ·引言 | 第86-89页 |
| ·亚临界机组的炉管温度反向建模 | 第89-97页 |
| ·建模目标 | 第89页 |
| ·数据准备和特征变量提取 | 第89-93页 |
| ·相关性分析和算法选择 | 第93页 |
| ·GA-LS-SVM算法建模 | 第93-95页 |
| ·特征变量提取有效性验证 | 第95-96页 |
| ·BP神经网络算法建模 | 第96-97页 |
| ·超(超)临界机组的炉管温度反向建模 | 第97-104页 |
| ·建模目标 | 第97-98页 |
| ·数据准备和特征变量提取 | 第98-101页 |
| ·相关性分析和算法选择 | 第101-102页 |
| ·GA-LS-SVM算法建模 | 第102页 |
| ·模型验证 | 第102-104页 |
| ·中间点温度的反向建模 | 第104-110页 |
| ·建模目标 | 第104页 |
| ·数据准备和特征变量提取 | 第104-106页 |
| ·相关性分析和算法选择 | 第106-107页 |
| ·偏最小二乘算法(PLS)建模 | 第107页 |
| ·模型验证 | 第107-108页 |
| ·GA-LS-SVM算法建模 | 第108-109页 |
| ·模型验证 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第6章 结论与展望 | 第111-114页 |
| ·结论 | 第111-112页 |
| ·展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 作者简介 | 第125页 |
