| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 ATO技术研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 高速列车运行过程模型研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 高速列车运行过程控制方法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 LSSVM模型及应用 | 第11页 |
| 1.4 多模型预测控制的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 高速列车最小二乘支持向量机模型 | 第14-25页 |
| 2.1 高速列车ATO技术 | 第14-15页 |
| 2.2 高速列车运行过程动力学分析 | 第15-16页 |
| 2.3 最小二乘支持向量机的基本原理 | 第16-19页 |
| 2.4 改进最小二乘支持向量机在线学习模型 | 第19-22页 |
| 2.5 高速列车LSSVM在线学习建模验证 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 高速列车多模态最优LSSVM建模 | 第25-33页 |
| 3.1 不同核函数的LSSVM模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 核函数 | 第25-26页 |
| 3.1.2 混合核函数的构造 | 第26-27页 |
| 3.2 高速列车多支持向量机模型 | 第27-32页 |
| 3.2.1 FCM聚类算法 | 第27-30页 |
| 3.2.2 高速列车多模态最优核函数支持向量机模型 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 多模型预测控制 | 第33-42页 |
| 4.1 预测控制 | 第33-37页 |
| 4.1.1 预测控制基本原理 | 第33-35页 |
| 4.1.2 预测控制特征 | 第35-37页 |
| 4.2 LSSVM模型线性化 | 第37-38页 |
| 4.3 模型切换与加权准则 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 高速列车多支持向量机模型预测控制 | 第42-50页 |
| 5.1 广义预测控制方法 | 第42-45页 |
| 5.1.1 广义预测控制参数分析 | 第42-43页 |
| 5.1.2 局部预测控制器设计 | 第43-45页 |
| 5.2 高速列车运行过程多模型预测控制 | 第45-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结和展望 | 第50-52页 |
| 6.1 论文主要内容回顾 | 第50页 |
| 6.2 本课题需要进一步研究的问题 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |