基于SVM的聚氯乙烯汽提过程预测控制方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·聚氯乙烯工业控制现状 | 第9-12页 |
| ·控制技术的应用 | 第9-11页 |
| ·存在问题 | 第11-12页 |
| ·支持向量机概述 | 第12-13页 |
| ·预测控制概述 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 聚氯乙烯汽提工艺 | 第17-27页 |
| ·聚氯乙烯工业 | 第17-18页 |
| ·聚氯乙烯汽提工艺 | 第18-20页 |
| ·聚氯乙烯汽提工艺的控制问题 | 第20-25页 |
| ·主要参数 | 第20-22页 |
| ·主要问题及解决方案 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于支持向量机的聚氯乙烯汽提过程建模 | 第27-43页 |
| ·机器学习与统计学习 | 第27-30页 |
| ·机器学习及其基本问题 | 第27-28页 |
| ·统计学习理论 | 第28-30页 |
| ·支持向量机理论 | 第30-34页 |
| ·最优超平面 | 第30-32页 |
| ·支持向量机 | 第32-33页 |
| ·核函数 | 第33-34页 |
| ·支持向量机回归建模 | 第34-38页 |
| ·系统建模 | 第34-35页 |
| ·支持向量回归建模 | 第35-36页 |
| ·支持向量机回归原理 | 第36-38页 |
| ·支持向量回归实现 | 第38页 |
| ·聚氯乙烯汽提过程建模 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于支持向量机的广义预测控制 | 第43-63页 |
| ·预测控制基本原理 | 第43-46页 |
| ·预测模型 | 第44-45页 |
| ·滚动优化 | 第45页 |
| ·反馈校正 | 第45-46页 |
| ·广义预测控制 | 第46-51页 |
| ·GPC预测模型 | 第46-47页 |
| ·GPC滚动优化 | 第47-50页 |
| ·GPC在线辨识与校正 | 第50-51页 |
| ·基于支持向量机的广义预测控制 | 第51-57页 |
| ·基于支持向量机的预测模型 | 第52页 |
| ·预测模型的线性化 | 第52-54页 |
| ·隐式算法的引入 | 第54-57页 |
| ·仿真研究 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 聚氯乙烯汽提过程控制仿真研究 | 第63-69页 |
| ·动态建模 | 第63-64页 |
| ·控制器设计 | 第64-65页 |
| ·仿真研究 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·本文总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
