摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第1章 绪论 | 第13-30页 |
·引言 | 第13-14页 |
·复杂化工过程的建模方法 | 第14-20页 |
·传统建模方法 | 第14-15页 |
·智能建模方法 | 第15-20页 |
·复杂化工过程的优化方法 | 第20-25页 |
·传统优化方法 | 第20页 |
·智能优化方法 | 第20-25页 |
·合成氨过程的建模与优化 | 第25-28页 |
·合成氨工业的发展现状 | 第25-26页 |
·合成氨生产工艺 | 第26-27页 |
·氨合成过程的建模与优化 | 第27-28页 |
·本文的研究内容及章节安排 | 第28-30页 |
第2章 预交叉差分进化操作粒子群优化算法及其应用 | 第30-52页 |
·引言 | 第30页 |
·粒子群优化算法 | 第30-32页 |
·PSO算法的起源 | 第30-31页 |
·PSO算法的原理 | 第31-32页 |
·差分进化算法 | 第32-35页 |
·DE算法的原理 | 第32-34页 |
·DE算法的多种形式 | 第34-35页 |
·PSOPDE算法 | 第35-37页 |
·PSOPDE算法介绍 | 第35-37页 |
·PSOPDE算法的伪代码 | 第37页 |
·PSOPDE算法优化标准测试函数的仿真实验 | 第37-47页 |
·PSOPDE算法参数的选择 | 第38-43页 |
·PSOPDE与其它算法优化测试函数的比较 | 第43-47页 |
·PSOPDE算法在丙烯腈收率软测量中的应用 | 第47-51页 |
·丙烯腈生产工艺 | 第47页 |
·辅助变量的选择 | 第47-48页 |
·基于PSOPDE和BPNN的丙烯腈收率软测量 | 第48-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第3章 基于BP神经网络与缩放型PSO算法的出口氨含量软测量 | 第52-69页 |
·引言 | 第52页 |
·BP神经网络(BPNN) | 第52-53页 |
·BP神经网络结构及原理 | 第52-53页 |
·BP神经网络的学习规则 | 第53页 |
·PSOEC算法 | 第53-64页 |
·PSOEC算法原理 | 第53-56页 |
·PSOEC算法的流程图 | 第56页 |
·PSOEC算法的性能评价 | 第56-64页 |
·基于PSOEC-NN的氨合成塔出口氨含量软测量建模 | 第64-68页 |
·氨合成过程 | 第64页 |
·基于PSOEC-NN的软测量模型 | 第64-65页 |
·PSOEC-NN软测量模型结果 | 第65-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
第4章 基于最小二乘支持向量机与PSO-DE混合算法的氨净值优化模型 | 第69-89页 |
·引言 | 第69页 |
·最小二乘支持向量回归 | 第69-72页 |
·支持向量机原理 | 第69-71页 |
·最小二乘支持向量机原理 | 第71-72页 |
·HPSODE算法 | 第72-83页 |
·HPSODE算法原理 | 第72-74页 |
·HPSODE算法的流程图 | 第74-75页 |
·HPSODE算法优化测试函数的仿真实验 | 第75-83页 |
·HPSODE-LSSVR在氨净值优化模型中的应用 | 第83-87页 |
·基于HPSODE-LSSVR的氨净值优化模型 | 第83-86页 |
·HPSODE-LSSVR模型结果与讨论 | 第86-87页 |
·本章小结 | 第87-89页 |
第5章 多种群文化差分进化算法及其在氨合成过程氨净值最大化问题中的应用 | 第89-106页 |
·引言 | 第89页 |
·文化算法 | 第89-92页 |
·文化算法的原理 | 第89-91页 |
·文化算法的发展 | 第91-92页 |
·MCDE算法 | 第92-102页 |
·MCDE算法原理 | 第92-95页 |
·MCDE算法的结构图和伪代码 | 第95-97页 |
·MCDE算法求解约束优化问题的仿真实验 | 第97-102页 |
·MCDE算法在氨净值最大化问题中的应用 | 第102-105页 |
·氨净值最大化问题 | 第102-103页 |
·基于MCDE算法的氨净值最大化问题的求解 | 第103-105页 |
·本章小结 | 第105-106页 |
第6章 竞争型协同文化差分进化算法及其在工业过程中的应用 | 第106-116页 |
·引言 | 第106页 |
·竞争型协同文化差分进化算法 | 第106-112页 |
·协同进化算法 | 第106-107页 |
·基于竞争型协同进化的多样性评判标准 | 第107-109页 |
·CCCDE算法的流程图 | 第109页 |
·CCCDE算法求解约束优化问题的仿真实验 | 第109-112页 |
·CCCDE算法在丁烷化过程中的应用 | 第112-115页 |
·本章小结 | 第115-116页 |
第7章 氨合成过程操作优化系统应用软件的设计与开发 | 第116-125页 |
·引言 | 第116页 |
·操作优化系统应用软件的设计 | 第116-118页 |
·氨合成塔操作优化系统的开发 | 第116-117页 |
·氨合成塔操作优化系统应用软件的实现 | 第117-118页 |
·操作优化系统的应用效果 | 第118-124页 |
·人机操作界面 | 第118-122页 |
·操作优化系统应用效果 | 第122-124页 |
·本章小结 | 第124-125页 |
第8章 总结与展望 | 第125-128页 |
·本文研究工作总结 | 第125-126页 |
·展望 | 第126-128页 |
参考文献 | 第128-141页 |
致谢 | 第141-142页 |
作者在攻读博士学位期间完成的论文及获得的荣誉 | 第142-143页 |