| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·论文选题目的和意义 | 第10页 |
| ·催化重整过程概述 | 第10-14页 |
| ·工业监测系统的发展及研究现状 | 第14-17页 |
| ·基于统计学习理论的支持向量机的研究概况 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 催化重整监控系统设计 | 第20-34页 |
| ·系统分析 | 第20-22页 |
| ·系统要实现的功能 | 第20-21页 |
| ·系统需要解决的问题 | 第21-22页 |
| ·系统上位机设计 | 第22-30页 |
| ·系统组态软件iFIX介绍 | 第22-23页 |
| ·iFIX与其它几种典型组态软件的性能比较 | 第23-26页 |
| ·上位机系统实现 | 第26-30页 |
| ·监控系统下位机设计 | 第30-32页 |
| ·Honeywell HC-900 | 第30-31页 |
| ·控制柜(IBX) | 第31-32页 |
| ·监控计算机和系统启动步骤 | 第32页 |
| ·Honeywe Ⅱ HC 900 designer软件 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 支持向量回归的理论基础 | 第34-44页 |
| ·统计学习理论 | 第34-36页 |
| ·支持向量机回归估计方法 | 第36-40页 |
| ·线性情况 | 第36-39页 |
| ·非线性情况 | 第39-40页 |
| ·SVM参数的影响 | 第40-42页 |
| ·不敏感系数ε | 第41页 |
| ·惩罚系数C | 第41-42页 |
| ·RBF函数参数σ~2 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 催化重整预测研究 | 第44-52页 |
| ·高辛烷值汽油辛烷值预测建模 | 第44-46页 |
| ·工艺变量分析 | 第44-45页 |
| ·应用支持向量机建立高辛烷值汽油辛烷值预测模型 | 第45-46页 |
| ·基于支持向量机的收率预测建模 | 第46-50页 |
| ·原始数据分析 | 第46-48页 |
| ·应用支持向量机建立催化重整收率预测模型 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 催化重整模型支持向量机参数优化 | 第52-62页 |
| ·目前常用的参数的搜索方法 | 第52-54页 |
| ·试凑法 | 第52页 |
| ·最优化方法 | 第52-53页 |
| ·网格搜索机制 | 第53页 |
| ·基于梯度的搜索机制 | 第53-54页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第54-59页 |
| ·粒子群算法算法背景-人工生命 | 第54-55页 |
| ·鸟群觅食策略 | 第55页 |
| ·粒子群算法模型 | 第55-57页 |
| ·算法工作流程 | 第57-59页 |
| ·催化重整预测模型支持向量机参数优化 | 第59-61页 |
| ·PSO参数选择 | 第59-60页 |
| ·仿真结果及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62-63页 |
| ·工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |