| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 软测量建模算法研究概述 | 第13-15页 |
| 1.3 偏最小二乘算法国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 偏最小二乘算法的非线性化建模研究现状 | 第16页 |
| 1.3.2 偏最小二乘法的动态特性改进研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 偏最小二乘算法基础及拓展 | 第19-28页 |
| 2.1 偏最小二乘算法 | 第19-22页 |
| 2.2 自适应核偏最小二乘算法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 核偏最小二乘算法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 自适应核偏最小二乘法 | 第24-26页 |
| 2.3 集成偏最小二乘算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于K-means聚类的集成自适应核偏最小二乘算法 | 第28-38页 |
| 3.1 算法提出动机 | 第28-30页 |
| 3.2 算法具体实现 | 第30-35页 |
| 3.2.1 基于K-means算法的空间聚类 | 第30-33页 |
| 3.2.2 基于邻域半径的权值分配 | 第33-35页 |
| 3.3 标准数据集验证 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于移动窗口的集成自适应核偏最小二乘算法 | 第38-49页 |
| 4.1 模型训练过程 | 第38-41页 |
| 4.1.1 基于移动窗口法的子模型构建 | 第38-39页 |
| 4.1.2 冗余模型删除 | 第39-41页 |
| 4.2 模型预测过程 | 第41-42页 |
| 4.3 参数优化 | 第42-45页 |
| 4.3.1 参数对模型性能影响分析 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于粒子群优化算法的参数优化 | 第44-45页 |
| 4.4 标准数据集验证 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 焦化系统开工线温度软测量模型构建 | 第49-55页 |
| 5.1 焦化系统工艺介绍 | 第49-50页 |
| 5.2 开工线腐蚀机理 | 第50-51页 |
| 5.3 K-AKPLS开工线温度软测量模型 | 第51-52页 |
| 5.4 MW-AKPLS开工线温度软测量模型 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第55页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及取得的成果 | 第64页 |