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基于PLS的建模与控制技术在热工过程中的应用研究 |
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论文目录 |
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中文摘要 | 第1-6页 | 英文摘要 | 第6-12页 | 第一章 绪论 | 第12-25页 | ·研究的目的及意义 | 第12-14页 | ·锅炉燃烧状态检测发展现状和趋势 | 第14-16页 | ·过程控制的建模方法 | 第16-22页 | ·机理建模 | 第16-17页 | ·试验建模 | 第17-18页 | ·基于人工智能的建模 | 第18-21页 | ·人工神经网络建模 | 第19-21页 | ·支持向量机建模 | 第21页 | ·混合建模 | 第21-22页 | ·数据统计分析结合预测控制的意义 | 第22-23页 | ·论文的主要内容及结构安排 | 第23-25页 | 第二章 部分最小二乘回归方法 | 第25-40页 | ·引言 | 第25-27页 | ·偏最小二乘算法及基本性质 | 第27-31页 | ·PLS 基本算法 | 第27-30页 | ·PLS 基本性质 | 第30-31页 | ·PLS 预测模型 | 第31页 | ·PLS 与多元线性回归、主元分析的比较 | 第31-35页 | ·非线性 PLS 建模方法研究 | 第35-39页 | ·本章小结 | 第39-40页 | 第三章 递推非线性 PLS 算法及应用研究 | 第40-65页 | ·引言 | 第40-41页 | ·递推 PLS 方法 | 第41-45页 | ·PLS 的快速算法 | 第41-42页 | ·改进的 PLS 快速算法 | 第42-43页 | ·递推部分最小二乘算法 | 第43-45页 | ·递推非线性 PLS 算法 | 第45-50页 | ·基于高斯函数的非线性 PLS 算法 | 第45-46页 | ·递推非线性 PLS 算法 | 第46-50页 | ·基于聚类的算法 | 第46-49页 | ·递推算法 | 第49-50页 | ·模型的更新问题 | 第50页 | ·递推非线性 PLS 的辐射受热面污染软测量模型 | 第50-56页 | ·锅炉受热面污染的机理 | 第50-51页 | ·锅炉受热面污染研究 | 第51-54页 | ·研究现状 | 第51-54页 | ·锅炉受热面污染预测 | 第54-55页 | ·当前锅炉吹灰运行存在的问题 | 第55-56页 | ·基于递推 PLS 的电站锅炉辐射受热面模型 | 第56-64页 | ·特征参数的选取 | 第57-59页 | ·仿真研究 | 第59-64页 | ·本章小结 | 第64-65页 | 第四章 基于折息递推 PLS 算法的预测控制研究 | 第65-79页 | ·引言 | 第65-66页 | ·折息递推部分最小二乘算法 | 第66-70页 | ·块式 RPLS 算法 | 第66页 | ·RPLS 自适应算法 | 第66-68页 | ·移动窗口法 | 第66-67页 | ·遗忘因子法 | 第67-68页 | ·折息递推 PLS 算法 | 第68-70页 | ·折息算法 | 第68-69页 | ·折息 PLS 算法 | 第69-70页 | ·动态矩阵控制算法 | 第70-71页 | ·预测模型 | 第70页 | ·滚动优化 | 第70-71页 | ·反馈校正 | 第71页 | ·控制系统设计 | 第71-73页 | ·对象背景分析 | 第71-72页 | ·建立折息递推自适应 DMC 模型 | 第72-73页 | ·仿真研究 | 第73-78页 | ·对象简化模型描述 | 第73-75页 | ·不同负荷下系统对扰动的输出 | 第75-77页 | ·DMC 与串级 PID 控制的比较 | 第77-78页 | ·本章小结 | 第78-79页 | 第五章 基于核理论的非线性 PLS 建模及应用研究 | 第79-104页 | ·引言 | 第79-83页 | ·核函数方法基本原理 | 第79-80页 | ·核函数的定义及 Mercer 定理 | 第80-83页 | ·支持向量机 | 第83-86页 | ·支持向量机算法 | 第83-84页 | ·最小二乘支持向量机 | 第84-86页 | ·基于核函数的偏最小二乘 | 第86-93页 | ·基于核函数的偏最小二乘算法回归 | 第86-90页 | ·基于线性内部模型的核偏最小二乘回归 | 第86-89页 | ·基于内部非线性模型的核偏最小二乘回归 | 第89-90页 | ·改进的内部非线性模型 KPLS 算法 | 第90-93页 | ·烟气飞灰含碳量软测量仿真研究 | 第93-103页 | ·电站飞灰含碳量测量 | 第93-94页 | ·软测量建模及仿真研究 | 第94-103页 | ·锅炉燃烧设备概况及参数选择 | 第94-95页 | ·锅炉特性试验的样本数据选择 | 第95-98页 | ·仿真研究 | 第98-103页 | ·本章小结 | 第103-104页 | 第六章 结论与展望 | 第104-107页 | 参考文献 | 第107-116页 | 致谢 | 第116-117页 | 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第117-118页 | 攻读博士期间参加的科研工作 | 第118页 |
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