基于最小二乘支持向量机的预测控制在pH中和过程中的应用

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基于最小二乘支持向量机的预测控制在pH中和过程中的应用

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基于最小二乘支持向量机的预测控制在pH中和过程中的应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
· 论文研究的背景及意义	第8-10页
· 国内外研究现状概述	第10-14页
· 预测控制研究现状	第10-11页
· 最小二乘支持向量机研究现状	第11-13页
· 逆系统方法的研究现状	第13-14页
· 本文研究的创新点	第14页
· 本文的结构	第14-16页
第二章基于LS-SVM的逆模型辨识	第16-28页
· 支持向量机	第16-18页
· 支持向量机理论基本原理	第16-18页
· 最小二乘支持向量机	第18-19页
· 最小二乘支持向量机的基本原理	第18-19页
· 基于LS-SVM的逆模型辨识	第19-23页
· CSTR系统pH中和过程的机理模型的描述	第19-21页
· 基于LS-SVM的逆模型	第21-23页
· pH中和过程的可逆性分析	第23页
· 仿真研究	第23-27页
· 数据的提取与处理	第23-25页
· 逆模型的仿真研究	第25-27页
· 小结	第27-28页
第三章基于LS-SVM/PID的复合逆系统方法	第28-36页
· 逆系统方法	第28-31页
· 系统的逆	第29-30页
· 系统的可逆性	第30-31页
· 基于LS-SVM/PID的pH中和过程的复合系统	第31-34页
· PID控制器	第31-32页
· 伪线性复合系统	第32-33页
· 基于LS-SVM/PID的伪线性复合系统	第33-34页
· 仿真研究	第34-35页
· 小结	第35-36页
第四章基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制	第36-46页
· 预测控制	第36-40页
· 预测控制算法	第37-40页
· 预测控制的基本特点	第40页
· 基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制	第40-43页
· 预测控制器的设计	第42页
· 稳定性分析	第42-43页
· 仿真研究	第43-45页
· 小结	第45-46页
第五章总结与展望	第46-48页
· 全文总结	第46页
· 未来工作展望	第46-48页
致谢	第48-50页
参考文献	第50-54页
附录A (攻读硕士期间发表的论文)	第54-56页
附录B (攻读硕士期间申请的软件著作权)	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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