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最小二乘支持向量机建模及预测控制算法研究

致谢第1-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
目次第11-16页
1 绪论与综述第16-40页
   ·研究背景第16-19页
   ·支持向量机回归理论第19-29页
   ·最小二乘支持向量机及研究现状第29-37页
   ·预测控制原理第37-38页
   ·论文结构第38-40页
2 模糊LS-SVM与剪切算法第40-54页
   ·引言第40页
   ·最小二乘支持向量机第40-42页
   ·模糊LS-SVM第42-45页
   ·模糊LS-SVM建模算法的实施第45-46页
   ·实验仿真第46-52页
   ·小结第52-54页
3 LS-SVM递推学习算法第54-66页
   ·引言第54页
   ·问题描述第54-55页
   ·LS-SVM递推算法第55-58页
   ·模糊LS-SVM递推算法第58-60页
   ·实验仿真第60-63页
   ·小结第63-66页
4 在线LS-SVM的稀疏性第66-82页
   ·引言第66-67页
   ·基于投影方法的稀疏性实现第67-70页
   ·删减数据的递推计算第70-72页
   ·在线稀疏LS-SVM建模的实施第72-73页
   ·在线模糊LS-SVM的稀疏性第73-74页
   ·实验仿真第74-81页
   ·小结第81-82页
5 局部加权LSSVM算法第82-94页
   ·引言第82-83页
   ·局部加权LSSVM第83-85页
   ·实验仿真第85-93页
   ·小结第93-94页
6 C_8芳烃异构化装置的LS-SVM在线建模第94-106页
   ·引言第94-95页
   ·多变量LS-SVM第95-97页
   ·多变量LS-SVM在线算法第97-98页
   ·C_8芳烃异构化装置的LS-SVM在线建模第98-104页
   ·小结第104-106页
7 在线LS-SVM建模在pH过程预测控制中的应用第106-122页
   ·引言第106-107页
   ·基于在线LS-SVM的GPC算法第107-112页
   ·基于在线模糊LS-SVM的GPC算法第112-113页
   ·实验仿真第113-120页
   ·小结第120-122页
8 结论与展望第122-126页
参考文献第126-142页
作者简介及攻读博士学位期间主要研究成果第142-143页

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