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基于即时学习策略的电厂热工参数预测模型及应用研究

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基于即时学习策略的电厂热工参数预测模型及应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第一章 绪论第10-26 页
  · 研究背景及意义第10-12 页
  · 热工参数预测模型的研究现状第12-15 页
    · 烟气含氧量预测方法第12-14 页
    · 球磨机负荷预测方法第14-15 页
  · 常用预测建模方法及存在的问题第15-23 页
  · 研究内容和论文构成第23-26 页
第二章 基于即时学习策略的局部预测模型第26-45 页
  · 多模型建模方法分析第26-29 页
  · 一种改进的即时学习策略第29-33 页
    · 即时学习技术的基本思想第29-32 页
    · 基于距离和角度信息的即时学习算法第32-33 页
  · 改进支持向量机预测模型第33-40 页
    · 支持向量机预测模型基本思想第33-35 页
    · 基于PSO算法的支持向量机预测模型第35-40 页
  · 即时学习算法样本数据集的索引和更新策略第40-44 页
  · 小结第44-45 页
第三章 局部预测模型在烟气含氧量预测中的应用第45-57 页
  · 锅炉燃烧过程工艺分析第45-46 页
  · 数据预处理与辅助变量的选取第46-50 页
    · 现场数据的预处理第46-48 页
    · 基于灰色关联分析的辅助变量选取第48-50 页
  · 烟气含氧量预测模型的建立与验证第50-55 页
    · 基于即时学习策略SVM预测模型的具体实现第50-51 页
    · 实际工业数据的验证分析第51-55 页
  · 小结第55-57 页
第四章 局部预测模型在球磨机负荷预测中的应用第57-68 页
  · 钢球磨煤机运行过程工艺分析第57-58 页
  · 数据预处理与辅助变量的选取第58-62 页
    · 现场数据的预处理第58-61 页
    · 基于灰色关联分析的辅助变量选取第61-62 页
  · 球磨机负荷预测模型的建立与验证第62-67 页
    · 基于即时学习策略SVM预测模型的具体实现第62-63 页
    · 实际工业数据的验证分析第63-67 页
  · 小结第67-68 页
第五章 结论与展望第68-71 页
  · 结论第68-69 页
  · 展望第69-71 页
参考文献第71-78 页
致谢第78-79 页
攻读学位期间主要的研究成果第79 页

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