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基于SVR的电站锅炉一次风管煤粉含碳量预测建模与优化研究
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基于SVR的电站锅炉一次风管煤粉含碳量预测建模与优化研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-15页
1.1 课题研究背景及意义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-13页
1.2.1 煤粉含碳量在线测量研究现状
第11-12页
1.2.2 支持向量机在电厂热工参数检测应用现状
第12-13页
1.3 本文主要研究内容及论文结构
第13-15页
1.3.1 本文主要研究内容
第13页
1.3.2 论文结构安排
第13-15页
第二章 支持向量回归机理论基础
第15-26页
2.1 统计学习理论
第15-18页
2.1.1 VC维概念
第15-16页
2.1.2 推广性的界理论
第16-17页
2.1.3 结构风险最小化
第17-18页
2.2 支持向量回归机理论
第18-25页
2.2.1 最优分类超平面
第18-20页
2.2.2 线性支持向量回归机
第20-22页
2.2.3 非线性支持向量回归机
第22-24页
2.2.4 核函数
第24-25页
2.3 本章小结
第25-26页
第三章 煤粉含碳量测量过程辅助变量选取
第26-38页
3.1 煤粉含碳量测量系统
第26-27页
3.2 煤粉含碳量的静电测量原理
第27-30页
3.2.1 粉体介质的起电过程分析
第28-29页
3.2.2 煤粉含碳量与静电信号的关系
第29-30页
3.3 煤粉颗粒静电测量过程影响变量选取
第30-37页
3.3.1 影响变量分析
第31-35页
3.3.2 辅助变量选取
第35-37页
3.4 本章小结
第37-38页
第四章 一次风管煤粉含碳量SVR预测建模
第38-50页
4.1 数据采集及预处理
第38-39页
4.1.1 数据样本划分
第38页
4.1.2 数据预处理
第38-39页
4.2 核函数及模型参数的选取
第39-43页
4.2.1 核函数的选取
第39-40页
4.2.2 模型参数选取分析
第40-41页
4.2.3 模型参数选择方法
第41-43页
4.3 基于SVR煤粉含碳量预测模型的建立与训练
第43-46页
4.3.1 SVR模型的建立
第43-44页
4.3.2 模型的训练结果分析
第44-46页
4.4 仿真实验结果与分析
第46-49页
4.4.1 预测结果的性能评价指标
第46-47页
4.4.2 基于SVR模型的测试结果分析
第47-48页
4.4.3 基于SVR模型与BP-ANN模型实验结果的比较分析
第48-49页
4.5 本章小结
第49-50页
第五章 一次风管煤粉含碳量预测模型的GA-SVR优化
第50-60页
5.1 遗传算法
第50-51页
5.1.1 遗传算法基本概念
第50页
5.1.2 遗传算子和算法步骤
第50-51页
5.2 基于GA-SVR的煤粉含碳量优化模型
第51-55页
5.2.1 基于GA-CV的SVR参数优化
第52-54页
5.2.2 GA-SVR煤粉含碳量优化模型构建
第54-55页
5.3 仿真实验结果与分析
第55-59页
5.3.1 基于GA-CV的模型参数优化结果分析
第55页
5.3.2 GA-SVR优化模型训练结果分析
第55-57页
5.3.3 GA-SVR优化模型测试结果分析
第57-58页
5.3.4 GA-SVR模型与SVR、BP-ANN模型的实验结果比较
第58-59页
5.4 本章小结
第59-60页
总结与展望
第60-62页
参考文献
第62-66页
致谢
第66-67页
附录A
第67页
本篇论文共
67
页,
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。
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