电站锅炉NO_x排放动态软测量方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 软测量技术的发展及研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第11-13页 |
| 第2章 软测量技术 | 第13-18页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 软测量建模方法 | 第14-15页 |
| 2.3 软测量预处理方法 | 第15-17页 |
| 2.3.1 数据清理 | 第15-16页 |
| 2.3.2 数据变换 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 NO_x生成量的辅助变量选择 | 第18-30页 |
| 3.1 NO_x生成量的影响因素 | 第18-19页 |
| 3.2 数据采集及预处理 | 第19-24页 |
| 3.2.1 数据的采集 | 第19-20页 |
| 3.2.2 数据预处理实例 | 第20-24页 |
| 3.3 主元分析法选择辅助变量 | 第24-26页 |
| 3.3.1 相关性分析 | 第24-25页 |
| 3.3.2 主元分析法 | 第25-26页 |
| 3.4 NO_x辅助变量选择实例 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 建立NO_x生成量的动态软测量模型 | 第30-51页 |
| 4.1 支持向量机 | 第30-33页 |
| 4.1.1 统计学习理论 | 第30-31页 |
| 4.1.2 支持向量机理论 | 第31-33页 |
| 4.2 最小二乘支持向量机 | 第33-37页 |
| 4.2.1 Mercer核 | 第34-36页 |
| 4.2.2 参数选取 | 第36-37页 |
| 4.3 建立NO_x生成量的动态软测量模型实例一 | 第37-45页 |
| 4.3.1 建立LS-SVM的静态软测量模型 | 第37-40页 |
| 4.3.2 基于静态模型的动态校正 | 第40-45页 |
| 4.4 建立NO_x生成量的动态软测量模型实例二 | 第45-50页 |
| 4.4.1 延迟时间计算 | 第46-47页 |
| 4.4.2 建立LS-SVM的动态软测量模型 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结论和展望 | 第51-52页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
