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基于最小二乘支持向量机的非线性预测控制

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第9-16页
    1.1 课题的来源和意义第9-10页
    1.2 模型预测控制的基本原理第10-11页
    1.3 非线性预测控制发展及研究现状第11-15页
        1.3.1 非线性预测控制的一般描述第11-12页
        1.3.2 非线性预测控制算法第12-14页
        1.3.3 非线性预测控制存在的问题第14-15页
    1.4 论文的研究内容第15-16页
第2章 最小二乘支持向量机的基本原理第16-24页
    2.1 支持向量机第16-19页
    2.2 最小二乘支持向量机第19-20页
    2.3 仿真比较第20-22页
    2.4 本章小结第22-24页
第3章 基于LSSVM和AQPSO的非线性预测控制第24-36页
    3.1 自适应量子粒子群算法第24-29页
        3.1.1 粒子群算法第24-25页
        3.1.2 量子粒子群算法第25-26页
        3.1.3 自适应量子粒子群算法第26-27页
        3.1.4 性能测试第27-29页
    3.2 基于 LSSVM 和 AQPSO 的非线性预测控制算法第29-30页
    3.3 仿真研究第30-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于局部LSSVM的非线性预测控制第36-47页
    4.1 局部学习理论第36-38页
    4.2 局部 LSSVM 建模方法第38-41页
    4.3 基于局部 LSSVM 的非线性预测控制算法第41-42页
    4.4 仿真研究第42-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第5章 油水分离器液位控制系统实验第47-57页
    5.1 油水分离器液位控制系统简介第47-48页
    5.2 PLC 和 MCGS 组态简介第48-49页
    5.3 油水分离器对象建模第49-51页
    5.4 实验研究第51-56页
        5.4.1 对象特性测试第51-52页
        5.4.2 实验结果第52-56页
    5.5 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-65页
攻读硕士期间取得的学术成果第65-66页
致谢第66页

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