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饱和蒸汽干度软测量方法研究
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饱和蒸汽干度软测量方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
1 绪论第8-12 页
　　· 课题背景及研究意义第8-10 页
　　　　· 稠油热采工艺介绍第8-9 页
　　　　· 饱和蒸汽的干度第9 页
　　　　· 研究意义第9-10 页
　　· 国内外研究现状第10-11 页
　　· 本文的主要工作第11-12 页
2 饱和蒸汽干度的测量第12-21 页
　　· 干度测量方法第12-14 页
　　　　· 人工化验法第12 页
　　　　· 单参数方法第12-13 页
　　　　· 双参数方法第13 页
　　　　· 软测量法第13-14 页
　　· 软测量技术介绍第14-17 页
　　　　· 软测量原理第14 页
　　　　· 辅助变量的选择第14-15 页
　　　　· 软测量建模方法第15-17 页
　　· 饱和蒸汽干度的软测量分析第17-20 页
　　　　· 饱和蒸汽干度与流量的关系第17-19 页
　　　　· 干度软测量分析第19-20 页
　　· 小结第20-21 页
3 支持向量机第21-35 页
　　· 理论基础第21-24 页
　　　　· 机器学习若干问题第21-22 页
　　　　· 统计学习理论内容第22-24 页
　　· 支持向量机原理第24-31 页
　　　　· 支持向量机的产生第24-27 页
　　　　· 非线性支持向量机第27-29 页
　　　　· 支持向量机回归算法第29-31 页
　　· 最小二乘支持向量机第31-34 页
　　　　· 最小二乘支持向量机原理第31-33 页
　　　　· 最小二乘支持向量机回归算法第33-34 页
　　· 小结第34-35 页
4 最小二乘支持向量机参数优化第35-45 页
　　· 引言第35 页
　　· 粒子群优化算法第35-38 页
　　　　· 算法基本原理第35-37 页
　　　　· 算法参数设置第37-38 页
　　· 粒子群优化算法改进第38-42 页
　　　　· 变异粒子群优化算法第38-40 页
　　　　· 算法仿真测试第40-42 页
　　· MPSO算法在LS-SVM参数优化中的应用第42-44 页
　　　　· 参数优化算法分析第42 页
　　　　· 算法仿真测试第42-44 页
　　· 小结第44-45 页
5 饱和蒸汽干度软测量建模第45-53 页
　　· 干度软测量建模过程第45-48 页
　　　　· 数据的获取第45-46 页
　　　　· 数据预处理第46-47 页
　　　　· 建模算法流程第47-48 页
　　· 实验仿真分析第48-50 页
　　· 干度软测量在蒸汽流量测量中的应用第50-52 页
　　· 小结第52-53 页
结论第53-54 页
参考文献第54-56 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第56-57 页
致谢第57-58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。
 
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