基于SIS数据的过热汽温模型参数的辨识
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·建模方法概述 | 第9-11页 |
| ·数据优化 | 第10页 |
| ·辅助变量选择 | 第10页 |
| ·工况划分 | 第10-11页 |
| ·多模型方法建模 | 第11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文研究结构 | 第12-14页 |
| 第2章 数据的选择与处理 | 第14-24页 |
| ·数据预处理 | 第14-15页 |
| ·平稳性检验 | 第14-15页 |
| ·小波去噪 | 第15页 |
| ·辅助变量选择 | 第15-19页 |
| ·递推最小二乘法 | 第16-17页 |
| ·典型相关分析 | 第17-18页 |
| ·主元分析法 | 第18-19页 |
| ·基于灰色理论的辅助变量选取 | 第19-21页 |
| ·灰关联分析 | 第19页 |
| ·数据变换 | 第19-20页 |
| ·基于B 型关联度的辅助变量优化选取 | 第20-21页 |
| ·实际运用 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于聚类分析的子模型建立 | 第24-37页 |
| ·聚类和聚类方法的分类 | 第24-25页 |
| ·聚类分析 | 第24页 |
| ·聚类方法的分类 | 第24-25页 |
| ·双层聚类算法 | 第25-28页 |
| ·自组织特征映射 | 第26-27页 |
| ·改进K -均值聚类 | 第27-28页 |
| ·双层聚类 | 第28页 |
| ·双层聚类算法在火电厂工况划分中的应用 | 第28-31页 |
| ·双层聚类算法的应用 | 第28-29页 |
| ·结果分析 | 第29-31页 |
| ·各稳定工况下建模 | 第31-36页 |
| ·LS-SVM 模型建立 | 第31-33页 |
| ·模型验证 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于粒子群的多模型建模 | 第37-47页 |
| ·多模型建模方法 | 第37页 |
| ·多模型合成准则 | 第37-38页 |
| ·基于切换策略的多模型方法 | 第37-38页 |
| ·基于加权策略的多模型方法 | 第38页 |
| ·多模型建模方法 | 第38-40页 |
| ·T-S 多模型模糊系统 | 第38-39页 |
| ·局部模型网络 | 第39-40页 |
| ·分段仿射系统 | 第40页 |
| ·粒子群算法 | 第40-42页 |
| ·粒子群优化算法 | 第40-41页 |
| ·PSO 算法的改进 | 第41-42页 |
| ·基于粒子群的多模型建模仿真实验 | 第42-46页 |
| ·基于粒子群算法的多模型建模 | 第42-44页 |
| ·多模型建模仿真实验 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 攻读硕士期间发表的学位论文和参加科研情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 详细摘要 | 第53-61页 |
