| 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 |
