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基于支持向量机的煤粉颗粒度在线软测量研究

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基于支持向量机的煤粉颗粒度在线软测量研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 选题背景及意义第10-12页
    1.1.1 对锅炉燃烧效率的影响第11页
    1.1.2 对锅炉安全性的影响第11页
    1.1.3 对排放物的影响第11页
    1.1.4 对磨煤机效率的影响第11-12页
  1.2 国内外研究发展现状第12-17页
    1.2.1 筛分法第12-13页
    1.2.2 光脉动法第13-14页
    1.2.3 超声波法第14-15页
    1.2.4 静电法第15-16页
    1.2.5 数字图像处理法第16-17页
  1.3 课题研究内容第17-18页
第2章 软测量理论与数据采集处理第18-33页
  2.1 软测量理论第18-20页
    2.1.1 软测量基本思想第18-19页
    2.1.2 软测量建模方法第19-20页
  2.2 软测量建模分析第20-21页
    2.2.1 数据预处理第20页
    2.2.2 辅助变量的选取第20-21页
  2.3 制粉系统机理与特性研究第21-25页
    2.3.1 制粉系统分析第21-23页
    2.3.2 影响煤粉颗粒度的因素第23-25页
  2.4 煤粉颗粒度相关样本数据的采集与处理第25-32页
    2.4.1 样本数据的建立第25-28页
    2.4.2 电厂运行参数特点与估计误差的关系第28-29页
    2.4.3 数据标准归一化第29-30页
    2.4.4 数据相关性分析第30-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 支持向量机方法分析与模型建立第33-43页
  3.1 支持向量机(Support Vector Machine)原理第33-40页
    3.1.1 分类超平面第33-34页
    3.1.2 线性分类SVM第34-35页
    3.1.3 核函数与非线性分类SVM第35-38页
    3.1.4 回归支持向量机第38-40页
  3.2 核函数的选取第40页
  3.3 支持向量机模型的建立第40-41页
  3.4 需要寻优的参数第41-42页
    3.4.1 误差惩罚因子C第41-42页
    3.4.2 RBF核函数的参数g第42页
    3.4.3 不敏感系数?第42页
  3.5 本章小结第42-43页
第4章 支持向量机的参数寻优及在线软测量的实现第43-60页
  4.1 交叉验证(Cross Validation)第43页
  4.2 基于网格搜索算法的参数寻优第43-47页
    4.2.1 网格搜索算法原理第43-44页
    4.2.2 基于网格搜索算法寻优的实现第44页
    4.2.3 基于网格搜索算法的寻优结果第44-47页
    4.2.4 仿真结果分析第47页
  4.3 基于遗传算法的参数寻优第47-54页
    4.3.1 遗传算法寻优原理第47-48页
    4.3.2 基于遗传算法寻优的实现第48-49页
    4.3.3 基于遗传算法的寻优结果第49-53页
    4.3.4 仿真结果分析第53-54页
  4.4 基于粒子群优化算法(PSO)的参数寻优第54-57页
    4.4.1 粒子群寻优算法原理第54-55页
    4.4.2 基于粒子群算法寻优的实现第55页
    4.4.3 基于粒子群算法的寻优结果第55-57页
    4.4.4 仿真结果分析第57页
  4.5 三种建模方法的比较与分析第57-59页
  4.6 本章小结第59-60页
第5章 总结与展望第60-62页
  5.1 总结第60页
  5.2 展望第60-62页
参考文献第62-67页
致谢第67页

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