基于支持向量机的非线性预测控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 综述 | 第12-30页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第14-17页 |
| ·预测模型 | 第15页 |
| ·滚动优化 | 第15-16页 |
| ·反馈校正 | 第16-17页 |
| ·预测控制的研究概况 | 第17-21页 |
| ·广义预测控制 | 第17页 |
| ·智能预测控制 | 第17-18页 |
| ·非线性模型预测控制算法 | 第18-21页 |
| ·预测函数控制方法发展现状 | 第21页 |
| ·模型预测控制的工业应用 | 第21-24页 |
| ·第一代模型预测控制技术 | 第22页 |
| ·第二代模型预测控制技术 | 第22-23页 |
| ·第三代模型预测控制技术 | 第23页 |
| ·第四代模型预测控制技术 | 第23-24页 |
| ·本文主要内容 | 第24-25页 |
| 参考文献 | 第25-30页 |
| 第二章 支持向量机的基本原理 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·支持向量机 | 第31-35页 |
| ·支持向量机的提出 | 第31-32页 |
| ·支持向量机的原理 | 第32-35页 |
| ·核函数 | 第35-36页 |
| ·支持向量机参数选择方法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 第三章 基于支持向量机的预测函数控制 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·优化求解支持向量机大样本问题的方法 | 第41-44页 |
| ·分解法 | 第41-42页 |
| ·序列最小优化算法 | 第42-44页 |
| ·连续搅拌反应釜的支持向量机建模 | 第44-47页 |
| ·连续搅拌反应釜的预测函数控制 | 第47-52页 |
| ·结论 | 第52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 第四章 基于最小二乘支持向量机的非线性预测控制 | 第54-74页 |
| ·引言 | 第54-56页 |
| ·最小二乘支持向量机原理 | 第56-58页 |
| ·pH中和过程 | 第58-60页 |
| ·pH中和过程动态描述 | 第58-60页 |
| ·pH中和过程简易模型 | 第60页 |
| ·基于微粒群优化算法的非线性预测控制算法 | 第60-63页 |
| ·微粒群优化算法基本原理 | 第60-61页 |
| ·基于微粒群优化算法的非线性预测控制算法 | 第61-63页 |
| ·仿真研究 | 第63-71页 |
| ·基于最小二乘支持向量机方法的过程建模 | 第63-65页 |
| ·基于最小二乘支持向量机模型的非线性预测控制 | 第65-71页 |
| ·结论 | 第71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·研究工作总结 | 第74-75页 |
| ·工作展望 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
| 攻读硕士期间完成的论文 | 第76页 |
