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融合机理模型与智能模型的复杂过程混合建模研究

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融合机理模型与智能模型的复杂过程混合建模研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-28页
  · 引言第13页
  · 机理建模第13-14页
  · 经验建模第14-20页
    · 神经网络模型(ANN)第15-17页
    · 支持向量回归模型(SVR)第17-20页
  · 混合建模第20-23页
    · 并联结构第21-22页
    · 串联结构第22页
    · 先验知识第22-23页
  · 混合模型的应用领域第23-25页
    · 化学工程第23-24页
    · 生物工程第24页
    · 过程监控第24页
    · 过程控制第24页
    · 过程优化第24-25页
  · 本文主要研究内容与结构安排第25-28页
第二章 基于神经网络反应速率模型的混合动力学模型第28-42页
  · 引言第28-29页
  · 基于神经网络反应速率模型的混合动力学模型架构第29-30页
  · 基于神经网络反应速率模型的PX氧化过程混合模型第30-34页
    · 实验装置与过程第30-31页
    · 反应机理第31-32页
    · 物料平衡方程第32页
    · 基于神经网络模型的反应速率模型第32-34页
      · 确定网络的输入与输出变量第32-33页
      · 神经网络反应速率模型第33-34页
    · PX氧化反应过程混合模型第34页
  · 结果与讨论第34-41页
    · 模型性能评估指标第34-35页
    · 神经网络反应速率模型第35-37页
    · 混合模型第37-41页
  · 本章小结第41-42页
第三章 基于支持向量反应速率常数模型的嵌入式混合动力学模型第42-66页
  · 引言第42-43页
  · 基于支持向量反应速率常数模型的嵌入式混合动力学模型架构第43-44页
  · PX氧化反应过程的三种动力学模型第44-50页
    · 动力学模型第44-46页
    · 动力学参数估计第46-50页
  · 基于支持向量反应速率常数模型的PX氧化过程混合模型第50-53页
    · 数据采集与预处理第50-51页
    · 动力学速率常数模型第51-52页
    · 过程混合模型第52-53页
  · 结果与讨论第53-64页
    · 三种动力学模型的拟合性能第54-56页
    · 混合模型的预测性能第56-64页
  · 本章小结第64-66页
第四章 基于双神经网络与机理模型混联的混合动力学模型第66-85页
  · 引言第66-67页
  · 基于双神经网络与机理模型混联的混合动力学模型架构第67-68页
  · 葡萄糖酸钠发酵过程的机理模型第68-70页
    · 机理模型第68页
    · 机理模型的性能第68-70页
  · 基于双神经网络与机理模型混联的葡萄糖酸钠发酵过程混合模型第70-75页
    · 基于神经网络的菌体生长速率模型第70-72页
      · 确定输入输出变量第70-72页
      · 神经网络模型的训练第72页
    · 基于神经网络的反应动力学参数模型第72-74页
    · 葡萄糖酸钠发酵过程的混合模型第74-75页
  · 结果与讨论第75-83页
    · 模型性能评估指标第75页
    · 神经网络速率模型第75-76页
    · 混合模型第76-83页
  · 本章小结第83-85页
第五章 基于实验过程混合模型校正的工业过程混合模型第85-98页
  · 引言第85页
  · 基于神经网络校正模型的工业过程混合模型架构第85-86页
  · 基于神经网络校正模型的工业PX氧化过程混合模型第86-91页
    · 工业PX氧化反应过程第86-87页
    · 基于神经网络的反应速率常数校正模型第87-89页
    · 工业PX氧化反应过程混合模型第89-91页
  · 结果与讨论第91-97页
    · PX氧化反应过程的质量指标第91页
    · 工业PX氧化反应过程混合模型的性能第91-97页
  · 本章小结第97-98页
第六章 论文总结和研究展望第98-101页
  · 本文的主要研究总结第98-99页
  · 进一步研究的展望第99-101页
参考文献第101-115页
致谢第115-116页
攻读博士学位期间完成的学术论文和参加的科研项目第116-117页
  完成的学术论文第116-117页
  参加的科研项目第117页

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