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汽轮机排汽湿度软测量技术研究
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汽轮机排汽湿度软测量技术研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-12页
第1章 绪论
第12-19页
· 课题研究背景及意义
第12-13页
· 国内外研究概况及存在的问题
第13-17页
· 蒸汽膨胀做功过程线外推法
第13-14页
· 数值模拟计算法
第14页
· 能量平衡计算方法
第14-15页
· 热力学法测量排汽湿度
第15-16页
· 光学法测量排汽湿度
第16-17页
· 目前排汽湿度计算和测量的各种方法所存在的问题
第17页
· 本文所做的主要工作
第17-19页
第2章 软测量技术概述及各种建模方法分析
第19-29页
· 软测量技术概述
第19页
· 软测量建模方法
第19-21页
· 基于工艺机理分析的方法
第20页
· 基于回归分析的方法
第20页
· 基于神经网络的方法
第20-21页
· BP 神经网络和 RBF 神经网络建模原理
第21-25页
· BP 神经网络建模原理
第21-24页
· RBF 神经网络建模原理
第24-25页
· 支持向量机建模原理
第25-28页
· 支持向量机数学描述
第25-27页
· 支持向量机的优缺点
第27-28页
· 本章小结
第28-29页
第3章 汽轮机排汽湿度软测量建模及优化
第29-48页
· 辅助变量的选取和数据的预处理
第29-30页
· 辅助变量的选取
第29页
· 原始数据的选取和预处理
第29-30页
· 基于 BP 神经网络的排汽湿度软测量
第30-34页
· 数据的归一化
第30-31页
· 隐层个数和各层节点个数的确定
第31-32页
· BP 神经网络的创建和仿真
第32-34页
· RBF 神经网络的创建和仿真
第34-36页
· 数据的归一化预处理和网络参数的设定
第34-35页
· RBF 神经网络模型的创建
第35页
· 不同径向基函数扩展速度对仿真结果造成的影响
第35-36页
· 支持向量机模型的创建和仿真
第36-37页
· 数据的归一化处理
第36页
· 对数据进行训练并建立支持向量机模型
第36-37页
· 利用建立的模型进行测试和预测
第37页
· BP 神经网络和 RBF 神经网络及支持向量机模型的优化
第37-46页
· 遗传算法和粒子群算法概述
第38-40页
· GA-BP 神经网络模型的仿真
第40-42页
· PSO-BP 神经网络仿真
第42-44页
· GA-SVM 模型和 PSO-SVM 模型仿真
第44-45页
· RBF 网络模型的优化
第45-46页
· BP 神经网络和 RBF 神经网络及支持向量机模型对比
第46页
· 本章小结
第46-48页
第4章 基于改进非线性偏最小二乘方法的排汽湿度软测量
第48-58页
· 偏最小二乘回归模型
第49页
· 偏最小二乘回归简介
第49页
· 传统非线性偏最小二乘方法存在的问题
第49页
· 改进的非线性偏最小二乘回归原理
第49-51页
· 排汽湿度与多个影响因素回归预测模型的建立
第51-54页
· 自变量的选取和数据的预处理
第51-52页
· 建立回归模型
第52-54页
· 排汽湿度与各影响因素之间独立定量关系建立
第54-57页
· 回归系数和偏回归系数定义
第55页
· 偏回归系数计算结果及分析
第55-56页
· 应用时需要注意的事项
第56-57页
· 本章小结
第57-58页
结论与展望
第58-60页
参考文献
第60-64页
攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文
第64-65页
致谢
第65页
本篇论文共
65
页,
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