基于支持向量机的卷烟烟气指标预测
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的与内容 | 第14页 |
| 1.4 研究方法与路线 | 第14-16页 |
| 1.5 研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论与方法综述 | 第18-36页 |
| 2.1 卷烟的基本知识 | 第18-23页 |
| 2.1.1 烟草 | 第18页 |
| 2.1.2 卷烟名词解释 | 第18-19页 |
| 2.1.3 卷烟的组成及燃烧过程 | 第19-20页 |
| 2.1.4 卷烟烟气指标影响因素 | 第20-23页 |
| 2.2 支持向量机简介 | 第23-28页 |
| 2.2.1 支持向量机的理论基础 | 第24-25页 |
| 2.2.2 支持向量机的核函数 | 第25-26页 |
| 2.2.3 支持向量机的改进方法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 支持向量机理论的应用领域 | 第27-28页 |
| 2.3 预测理论简介 | 第28-33页 |
| 2.3.1 预测的概念和分类 | 第28-29页 |
| 2.3.2 常用预测方法的分析与比较 | 第29-33页 |
| 2.4 烟气指标预测相关综述 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 卷烟烟气指标的相关性分析 | 第36-48页 |
| 3.1 问题描述 | 第36页 |
| 3.2 基于SPSS的烟气指标相关性分析 | 第36-43页 |
| 3.2.1 单料烟的SPSS相关性分析 | 第36-40页 |
| 3.2.2 单料烟的多因素方差分析 | 第40-42页 |
| 3.2.3 成品烟的SPSS相关性分析 | 第42-43页 |
| 3.3 基于灰色关联的烟气指标相关性分析 | 第43-46页 |
| 3.3.1 单料烟烟气指标灰色关联分析 | 第44-46页 |
| 3.3.2 成品烟烟气指标的灰色关联分析 | 第46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于支持向量机的单料烟烟气指标预测 | 第48-64页 |
| 4.1 问题描述 | 第48页 |
| 4.2 数据预处理 | 第48-49页 |
| 4.2.1 数据来源与数据特点 | 第48-49页 |
| 4.2.2 数据规范化处理 | 第49页 |
| 4.3 SVM用于单料烟烟气指标预测 | 第49-62页 |
| 4.3.1 支持向量机模型建立 | 第49-50页 |
| 4.3.2 支持向量机核函数种类及参数的选择 | 第50-58页 |
| 4.3.4 实验设计及结果分析 | 第58-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于GA_SVM的成品烟烟气指标预测 | 第64-82页 |
| 5.1 基于GA的SVM参数寻优基本思想 | 第64页 |
| 5.2 基于GA的SVM参数优化 | 第64-70页 |
| 5.2.1 GA_SVM模型搭建 | 第65-66页 |
| 5.2.2 遗传算法设计 | 第66-70页 |
| 5.3 实验设计及结果分析 | 第70-76页 |
| 5.3.1 交叉率的选择 | 第70-73页 |
| 5.3.2 变异概率的选择 | 第73页 |
| 5.3.3 算法性能评价 | 第73-76页 |
| 5.4 基于过滤效率的成品烟烟气指标预测 | 第76-78页 |
| 5.4.1 过滤效率概念 | 第76-77页 |
| 5.4.2 实验设计及结果比较 | 第77-78页 |
| 5.5 基于GA_SVM的烟气指标预测实例分析 | 第78-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 第6章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第82-83页 |
| 6.2 未来研究方向展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项 | 第90页 |
