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溶剂脱水塔的建模与优化研究
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溶剂脱水塔的建模与优化研究
论文目录
 
致谢第1-7 页
摘要第7-8 页
ABSTRACT第8-9 页
第一章 绪论第9-18 页
　　· 引言第9 页
　　· 系统建模第9-11 页
　　· 软测量模型及其方法第11-14 页
　　　　· 软测量模型及技术第12-13 页
　　　　· 常见的软测量建模方法第13-14 页
　　· 化工过程的操作优化第14-16 页
　　· PTA装置溶剂脱水塔的现状第16 页
　　· 本文的主要工作第16-18 页
第二章 软测量建模方法-回归分析第18-29 页
　　· 引言第18-19 页
　　· 多元线性回归(MLR)第19-23 页
　　　　· 多元线性回归模型推导第19-20 页
　　　　· 实例验证第20-23 页
　　· 主成分回归(PCR)第23-28 页
　　　　· 主成份回归模型推导第23-27 页
　　　　· 实例验证第27-28 页
　　· 本章小结第28-29 页
第三章 软测量建模方法-人工神经网络第29-46 页
　　· 引言第29-30 页
　　· 神经网络的特点和及应用第30-31 页
　　· 多层前传网模型第31-42 页
　　　　· 网络拓扑结构第31-32 页
　　　　· 网络的工作方式第32-34 页
　　　　· 目标函数和训练算法第34-38 页
　　　　　　· 目标函数第34 页
　　　　　　· BP算法第34-36 页
　　　　　　· LM算法第36-38 页
　　　　· 样本预处理第38-39 页
　　　　· 模型的性能指标第39-40 页
　　　　· 过拟合问题第40-42 页
　　· 实例验证第42-45 页
　　· 本章小结第45-46 页
第四章 回归分析与ANN结合的混和建模第46-55 页
　　· 引言第46-47 页
　　· PCA-BP神经网络的软测量建模第47-51 页
　　　　· 输入变量的初选第47 页
　　　　· 隐层节点数的确定第47-48 页
　　　　· PCA-BP神经网络模型结构第48-49 页
　　　　· BP神经网络的LM优化算法第49 页
　　　　· PCA-BP神经网络软测量模型的在线校正第49-51 页
　　· PCA-BP神经网络模型训练和测试第51 页
　　　　· 数据预处理第51 页
　　　　· 模型仿真训练与测试第51 页
　　· 本章小结第51-55 页
第五章 溶剂脱水塔的模拟和优化第55-74 页
　　· 引言第55-56 页
　　· 溶剂脱水塔稳态模拟计算第56-62 页
　　　　· 确定溶剂脱水塔流程模拟的分离组分第56-57 页
　　　　· 流程模拟计算模块的确定第57-58 页
　　　　· 溶剂脱水塔过程模拟计算试验方案的设计第58-61 页
　　　　　　· 正交试验设计及正交设计表的使用第59-60 页
　　　　　　· 正交设计的数据处理第60-61 页
　　　　· 流程模拟计算第61-62 页
　　· 工艺条件优化第62-73 页
　　　　· 回归模型的建立第62-69 页
　　　　　　· 溶剂脱水塔塔底水含量的回归模型第62-64 页
　　　　　　· 溶剂脱水塔塔顶醋酸含量的回归模型第64-68 页
　　　　　　· 溶剂脱水塔塔顶产品采出量的回归模型第68-69 页
　　　　· 溶剂脱水塔过程操作优化第69-73 页
　　　　　　· 离线优化第69-70 页
　　　　　　· 优化目标函数的确定第70-71 页
　　　　　　· 基于稳态模型的操作参数寻优第71-73 页
　　· 本章小结第73-74 页
第六章 总结与展望第74-76 页
　　· 本文工作小结第74-75 页
　　· 今后的研究发展方向第75-76 页
参考文献第76-80 页
作者攻读硕士学位期间完成的论文第80 页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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