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连续催化重整过程软测量建模及优化方法研究

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连续催化重整过程软测量建模及优化方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-17页
  1.1 论文研究背景第8-9页
  1.2 催化重整过程软测量建模方法第9-13页
    1.2.1 机理建模第10页
    1.2.2 多元线性回归第10-11页
    1.2.3 人工神经网络第11-12页
    1.2.4 支持向量机第12页
    1.2.5 混合建模方法第12-13页
  1.3 催化重整过程优化第13-15页
    1.3.1 传统优化方法第13页
    1.3.2 遗传算法第13-14页
    1.3.3 粒子群优化算法第14页
    1.3.4 差分进化算法第14-15页
  1.4 研究内容及章节安排第15-17页
第二章 催化重整过程模型第17-23页
  2.1 催化重整工艺第17-18页
  2.2 集总反应动力学模型第18-19页
  2.3 重整过程建模第19-22页
    2.3.1 重整反应器模型第19-20页
    2.3.2 加热炉模型第20页
    2.3.3 换热器模型第20-21页
    2.3.4 重整油气分离罐模型第21-22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于KPCA-WLSSVM的重整过程软测量第23-35页
  3.1 引言第23-24页
  3.2 KPCA-WLSSVM模型方法第24-27页
    3.2.1 核主元分析第24-25页
    3.2.2 最小二乘支持向量机第25-26页
    3.2.3 加权最小二乘支持向量机第26-27页
    3.2.4 权值计算第27页
  3.3 CPSO-SA参数优化第27-28页
  3.4 基于参数优化的KPCA-WLSSVM建模步骤第28-29页
  3.5 实例分析第29-34页
    3.5.1 重整产品辛烷值软测量建模第29-32页
    3.5.2 重整芳烃收率软测量建模第32-34页
  3.6 本章小结第34-35页
第四章 基于CADE的催化重整过程优化第35-52页
  4.1 引言第35-36页
  4.2 云自适应差分进化算法第36-43页
    4.2.1 云理论基础第36-38页
    4.2.2 标准差分进化算法第38-39页
    4.2.3 云自适应差分进化算法第39-43页
  4.3 典型函数优化测试第43-49页
  4.4 实例分析第49-50页
    4.4.1 优化问题描述第49页
    4.4.2 结果与讨论第49-50页
  4.5 本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
  5.1 工作总结第52页
  5.2 研究展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
附录第59-73页
附录A 部分测试函数曲面图第59-62页
附录B 不同维数测试函数仿真结果第62-70页
附录C 部分测试函数(20维)适应度值收敛曲线第70-73页
个人简历第73页

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