基于支持向量机的软测量方法及其应用研究

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基于支持向量机的软测量方法及其应用研究

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基于支持向量机的软测量方法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章绪论	第10-13页
· 研究背景	第10-11页
· 应用背景	第11页
· 论文结构安排	第11-12页
· 创新点	第12-13页
第二章软测量技术概述	第13-19页
· 软测量技术	第13-15页
· 软测量器的工程化设计及实施	第13-14页
· 软测量的辅助变量选择	第14页
· 软测量的数据选择与处理	第14-15页
· 软测量的模型辨识与验证	第15页
· 数学建模	第15-16页
· 建模目的	第15-16页
· 建模方法	第16页
· 优化算法在软测量技术中的应用	第16-19页
· 遗传算法	第16-18页
· 粒子群算法	第18-19页
第三章支持向量机理论基础	第19-38页
· 支持向量机的优点和缺点	第19-20页
· 支持向量机的优点	第19页
· 支持向量机的缺点	第19-20页
· 凸二次规划问题	第20-23页
· 凸二次规划	第20-21页
· 凸规划的对偶理论	第21-23页
· 线性支持向量机	第23-29页
· 支持向量机基础理论	第23-25页
· 线性支持向量分类机	第25-26页
· 线性支持向量回归机	第26-29页
· 非线性支持向量机	第29-32页
· Hilbert 空间上H 的Φ变换	第29-30页
· 核函数	第30页
· C - 支持向量分类机	第30-31页
· ε- 支持向量回归机	第31-32页
· 结构风险最小化原则	第32-34页
· k -折交叉确认	第34-35页
· 支持向量机的变形与拓广	第35-38页
第四章基于支持向量机的软测量方法在污水处理中的应用研究	第38-56页
· 数据来源及其要求	第38-42页
· 数据来源	第38-39页
· 污水指标以及污水出水要求	第39-40页
· 变量选取	第40-42页
· 仿真环境	第42页
· 仿真流程和工具箱调用	第42-47页
· 数据采集	第42页
· 数据预处理	第42-43页
· C、g 参数寻优	第43-45页
· 其它参数设定	第45-46页
· 利用训练集建立模型	第46页
· 利用测试集检验模型	第46-47页
· 仿真实验	第47-56页
· 使用网格法进行参数寻优	第47-49页
· 使用遗传算法进行参数寻优	第49-50页
· 使用粒子群算法进行参数寻优	第50-51页
· 仿真结果	第51-56页
第五章软测量模型的实时在线预测研究	第56-60页
· 数据来源	第56-57页
· 模型的实时在线更新	第57-60页
· 数据库的更新	第57页
· 仿真步骤	第57-58页
· 仿真实验	第58-60页
第六章总结与展望	第60-61页
· 总结	第60页
· 展望	第60-61页
参考文献	第61-63页
符号说明	第63-64页
致谢	第64-65页
附录 A 实验数据记录表	第65-70页
个人简历、在学期间发表的学术论文	第70页
个人简历	第70页
发表的论文	第70 页

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