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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--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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基于PLS的建模与控制技术在热工过程中的应用研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1563726,这篇论文共118
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