| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 软测量技术基础与研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 软测量技术基础 | 第12-15页 |
| 1.2.2 软测量技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 优化方法及研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 梯度下降优化算法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 智能优化方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 软测量数据处理技术研究 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 建模数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 变量筛选技术 | 第20-24页 |
| 2.3.1 逐步回归法 | 第21页 |
| 2.3.2 MIV值筛选法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 离散遗传算法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 互信息变量筛选法 | 第23-24页 |
| 2.4 聚类算法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 K-means聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 模糊C均值聚类 | 第26-27页 |
| 2.4.3 仿射传播聚类算法及其改进 | 第27-30页 |
| 2.5 算法仿真验证实验 | 第30-31页 |
| 2.5.1 变量筛选方法验证 | 第30-31页 |
| 2.5.2 聚类算法验证 | 第31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 丙烯精馏塔的数据驱动软测量建模研究 | 第33-53页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 广义回归神经网络GRNN | 第33-36页 |
| 3.2.1 GRNN基础知识 | 第33-35页 |
| 3.2.2 GRNN的模型参数优化 | 第35-36页 |
| 3.3 支持向量机 | 第36-41页 |
| 3.3.1 支持向量机 | 第36-39页 |
| 3.3.2 最小二乘支持向量机 | 第39-41页 |
| 3.4 多模型组合软测量 | 第41-46页 |
| 3.4.1 模型组合方法 | 第41-43页 |
| 3.4.2 MIV-WAP-LSSVM多模型组合建模方法 | 第43-45页 |
| 3.4.3 MIV-WAP-LSSVM组合建模仿真实验 | 第45-46页 |
| 3.5 数据驱动的软测量建模在丙烯精馏塔上的应用 | 第46-51页 |
| 3.5.1 辅助变量筛选处理 | 第47-49页 |
| 3.5.2 塔顶丙烯浓度建模仿真研究 | 第49-50页 |
| 3.5.3 软测量实验结果讨论 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于智能优化算法的丙烯精馏塔操作优化研究 | 第53-71页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 改进的遗传算法 | 第53-58页 |
| 4.2.1 基本遗传算法原理 | 第53-55页 |
| 4.2.2 改进的遗传算法 | 第55-56页 |
| 4.2.3 改进的遗传算法流程 | 第56-57页 |
| 4.2.4 改进的遗传算法性能验证 | 第57-58页 |
| 4.3 改进的粒子群优化算法 | 第58-61页 |
| 4.3.1 粒子群优化算法原理 | 第58-59页 |
| 4.3.2 改进的粒子群优化算法 | 第59-60页 |
| 4.3.3 改进粒子群优化算法流程 | 第60页 |
| 4.3.4 改进的粒子群优化算法性能验证 | 第60-61页 |
| 4.4 多种群混合文化算法 | 第61-65页 |
| 4.4.1 算法架构改进 | 第61-63页 |
| 4.4.2 算子改进 | 第63-64页 |
| 4.4.3 MMPCA算法流程 | 第64-65页 |
| 4.5 优化算法Benchmark性能测试 | 第65-69页 |
| 4.5.1 无约束优化问题 | 第65-68页 |
| 4.5.2 MMPCA算法求解有约束优化问题仿真实验 | 第68-69页 |
| 4.6 MMPCA在丙烯精馏塔操作优化中的应用 | 第69-70页 |
| 4.6.1 丙烯精馏塔中的操作优化问题 | 第69页 |
| 4.6.2 基于MMPCA的丙烯精馏塔操作优化问题的求解 | 第69-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 附录 | 第81-87页 |
| 作者简介 | 第87-89页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
