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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,点击这进入下载页面
 
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