| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 锅炉燃烧优化问题概述及国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 ELM研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 TLBO算法研究现状 | 第20-22页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及结构安排 | 第22-25页 |
| 第2章 ELM算法及其改进 | 第25-52页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 ELM简介 | 第26-28页 |
| 2.2.1 ELM的学习过程 | 第26-27页 |
| 2.2.2 ELM的本质 | 第27页 |
| 2.2.3 ELM的相关理论 | 第27-28页 |
| 2.3 样本自适应ELM | 第28-39页 |
| 2.3.1 输入权阈值的确定 | 第28-29页 |
| 2.3.2 隐层激活函数的确定 | 第29-30页 |
| 2.3.3 仿真实验 | 第30-39页 |
| 2.4 优化型ELM | 第39-41页 |
| 2.4.1 隐层节点个数确定 | 第39页 |
| 2.4.2 输入权阈值优化 | 第39-41页 |
| 2.5 基于样本增量的量子双并联前馈神经网络 | 第41-51页 |
| 2.5.1 量子双并联前馈神经网络 | 第41-46页 |
| 2.5.2 样本增量量子双并联前馈神经网络 | 第46-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 TLBO算法及其改进 | 第52-77页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 TLBO算法原理 | 第53-56页 |
| 3.2.1 教学行为的描述 | 第53-54页 |
| 3.2.2 TLBO算法数学描述 | 第54-56页 |
| 3.3 算法融合型TLBO算法 | 第56-66页 |
| 3.3.1 混沌分组TLBO算法 | 第56-58页 |
| 3.3.2 基于混沌搜索算法的TLBO算法 | 第58-60页 |
| 3.3.3 仿真实验及分析 | 第60-66页 |
| 3.4 基于“真实教学”现象的TLBO算法 | 第66-76页 |
| 3.4.1 教阶段 | 第66-67页 |
| 3.4.2 学阶段 | 第67-69页 |
| 3.4.3 仿真实验及分析 | 第69-76页 |
| 3.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 循环流化床锅炉燃烧过程建模 | 第77-104页 |
| 4.1 引言 | 第77页 |
| 4.2 循环流化床锅炉简介 | 第77-86页 |
| 4.2.1 循环流化床锅炉工作原理 | 第77-79页 |
| 4.2.2 CFBB热效率的计算 | 第79-80页 |
| 4.2.3 CFBB的NO_x产生形式 | 第80-82页 |
| 4.2.4 CFBB的SO_2产生形式 | 第82页 |
| 4.2.5 CFBB建模数据来源及说明 | 第82-86页 |
| 4.3 热效率建模 | 第86-91页 |
| 4.3.1 基于AELM的热效率建模 | 第86-87页 |
| 4.3.2 基于优化型ELM的热效率建模 | 第87-90页 |
| 4.3.3 热效率在线建模 | 第90-91页 |
| 4.4 氮氧化合物建模 | 第91-96页 |
| 4.4.1 基于AELM的NO_x排放浓度建模 | 第91-93页 |
| 4.4.2 基于优化型ELM的NO_x排放浓度建模 | 第93-95页 |
| 4.4.3 NO_x排放浓度在线建模 | 第95-96页 |
| 4.5 二氧化硫建模 | 第96-100页 |
| 4.5.1 基于AELM的SO_2排放浓度建模 | 第96-98页 |
| 4.5.2 基于优化型ELM的SO_2排放浓度建模 | 第98-99页 |
| 4.5.3 SO_2排放浓度在线建模 | 第99-100页 |
| 4.6 综合建模 | 第100-102页 |
| 4.7 本章小结 | 第102-104页 |
| 第5章 循环流化床锅炉燃烧优化 | 第104-126页 |
| 5.1 引言 | 第104页 |
| 5.2 优化目标分析 | 第104-107页 |
| 5.3 单独优化热效率 | 第107-111页 |
| 5.3.1 基于AELM离线模型的锅炉热效率优化 | 第108-110页 |
| 5.3.2 基于QFNN在线模型的锅炉热效率优化 | 第110-111页 |
| 5.4 单独优化NO_x | 第111-115页 |
| 5.4.1 基于AELM离线模型的NO_x优化 | 第112-114页 |
| 5.4.2 基于QFNN在线模型的NO_x优化 | 第114-115页 |
| 5.5单独优化SO_2 | 第115-119页 |
| 5.5.1 基于AELM离线模型的SO_2优化 | 第116-118页 |
| 5.5.2 基于QFNN在线模型的SO_2优化 | 第118-119页 |
| 5.6 锅炉燃烧过程多目标优化 | 第119-124页 |
| 5.6.1 Pareto多目标教与学优化算法 | 第120-121页 |
| 5.6.2 锅炉燃烧过程多目标优化 | 第121-124页 |
| 5.7 本章小结 | 第124-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-139页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141页 |