电站锅炉入炉煤质发热量的反向建模研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 煤质发热量离线模型的建立与优化 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·基于广义径向基函数神经网络的煤质发热量离线模型 | 第13-17页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第13-14页 |
| ·RBF网络建模参数的优化调整 | 第14-15页 |
| ·基于改进RBF神经网络的煤质发热量建模研究 | 第15-17页 |
| ·基于支持向量回归机的煤质发热量离线模型 | 第17-22页 |
| ·支持向量机 | 第17-18页 |
| ·遗传算法对SVR的优化改进 | 第18-19页 |
| ·基于遗传算法优化的SVR煤质发热量建模研究 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 煤质发热量在线模型的数据预处理 | 第23-35页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·煤质发热量在线模型的输入变量分析 | 第23-27页 |
| ·平均影响值方法剔除冗余特征变量 | 第27-29页 |
| ·平均影响值方法 | 第27-28页 |
| ·运用MIV方法剔除冗余输入特征 | 第28-29页 |
| ·基于投影寻踪原理的特征变量提取 | 第29-34页 |
| ·投影寻踪原理 | 第29-30页 |
| ·投影寻踪主成分分析 | 第30-32页 |
| ·运用PPPCA方法提取输入特征变量 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 煤质发热量在线监测模型的建立与验证 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·煤质发热量在线监测模型的建立 | 第35-40页 |
| ·基于支持向量机的煤质发热量在线监测模型 | 第35-38页 |
| ·已知负荷时的煤质发热量在线模型 | 第38-40页 |
| ·模型的可行性分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·全文总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |