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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
本篇论文共
79
页,
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