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多模型融合软测量方法研究与应用

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多模型融合软测量方法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-11页
插图索引第11-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-26页
  · 软测量技术研究的意义第14-15页
  · 软测量技术的基本原理第15-17页
    · 辅助变量的选择第15-16页
    · 数据采集和处理第16-17页
    · 软测量模型的建立第17页
    · 软测量模型校正第17页
  · 软测量技术建模方法概述第17-23页
    · 基于工艺机理分析的软测量建模方法第17-18页
    · 基于状态估计的软测量建模方法第18页
    · 基于回归分析的软测量建模第18-19页
    · 基于人工神经网络的软测量建模方法第19-21页
    · 基于统计学习理论的软测量建模方法第21-22页
    · 基于多模型的软测量建模方法第22-23页
  · 论文的主要研究内容及章节安排第23-26页
第2章 子模型建模方法简介第26-35页
  · RBF 神经网络第26-28页
  · ELM 算法第28-29页
  · OS-ELM 算法第29-30页
  · LS-SVM 算法第30-32页
  · 在线LS-SVM 算法第32-34页
  · 本章小结第34-35页
第3章 基于动态Gauss-Markov 估计的多模型软测量建模方法第35-45页
  · Gauss-Markov 估计融合算法简介第35-36页
  · 动态Gauss-Markov 估计融合算法思想第36-37页
  · 基于动态Gauss-Markov 估计的异类多模型融合软测量模型结构第37-38页
  · 基于动态Gauss-Markov 估计的异类多模型融合软测量算法步骤第38-39页
  · 应用仿真研究第39-43页
    · Mackey-Glass 时间序列预测第39-41页
    · 乙烯精馏工艺流程简介第41页
    · 乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测第41-43页
    · 仿真结果分析第43页
  · 本章小结第43-45页
第4章 混合核函数稀疏LS-SVM 软测量建模方法第45-55页
  · 稀疏解算法:矢量基及其选择判据第46-47页
  · 混合核函数算法思想第47-48页
  · 模型参数优化第48页
  · 混合核函数稀疏LS-SVM 建模步骤第48-49页
  · 应用仿真研究第49-54页
    · Mackey-Glass 时间序列预测第49-51页
    · 乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测第51-53页
    · 仿真结果分析第53-54页
  · 本章小结第54-55页
第5章 基于集成修剪的多模型软测量建模方法第55-63页
  · bagging 算法简介第55页
  · AdaBoost.RT 算法简介第55-56页
  · 基于AdaBoost.RT 修剪的bagging 集成算法结构与步骤第56-58页
  · 丁苯橡胶工艺介绍第58-59页
  · 应用仿真研究第59-62页
  · 仿真结果分析第62页
  · 本章小结第62-63页
结论与展望第63-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-71页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第71-72页
附录B 部分精馏塔塔釜乙烯浓度数据第72-76页
附录 C 部分丁苯橡胶聚合转化率数据第76-79页
附录 D 部分程序代码第79-83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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