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针铁矿法沉铁过程出口Fe2+浓度非线性预测控制策略研究
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针铁矿法沉铁过程出口Fe2+浓度非线性预测控制策略研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
　　· 课题背景及意义第9-10页
　　· 针铁矿法沉铁过程模型及控制策略的研究现状第10页
　　· 预测控制的发展与研究现状第10-14页
　　· 论文的研究内容第14-16页
2 针铁矿法沉铁过程工艺分析第16-21页
　　· 针铁矿法沉铁过程工艺简介第16-17页
　　· 针铁矿法沉铁过程出口Fe~(2+)浓度影响因素分析第17-19页
　　· 沉铁过程出口Fe~(2+)浓度的控制策略第19-20页
　　· 本章小结第20-21页
3 沉铁过程出口Fe~(2+)浓度预测模型的研究第21-32页
　　· 支持向量机回归概述第21-24页
　　· 基于自适应搜索的最小二乘支持向量机第24-27页
　　　　· 最小二乘支持向量机回归第24-26页
　　　　· 自适应参数优化第26-27页
　　· 基于最小二乘支持向量机的出口Fe~(2+)浓度预测模型第27-31页
　　　　· 数据的采集和预处理第27-28页
　　　　· Fe~(2+)浓度预测模型与仿真分析第28-31页
　　· 本章小结第31-32页
4 基于Tent映射的动态权重混沌粒子群优化策略第32-44页
　　· 标准粒子群优化算法概述第32-36页
　　　　· 标准粒子群优化算法的基本原理第32-34页
　　　　· SPSO算法流程第34-36页
　　· 粒子群优化算法的改进策略第36-37页
　　· 基于Tent映射的动态权重混沌粒子群优化算法第37-39页
　　· TM-NDWPSO算法的性能仿真第39-43页
　　· 本章小结第43-44页
5 基于PSO和LSSVM的出口Fe~(2+)浓度非线性预测控制策略第44-63页
　　· 预测控制第44-48页
　　　　· 预测控制的基本原理第44-47页
　　　　· PSO和LSSVM结合用于非线性预测控制的可行性分析第47-48页
　　· 基于PSO和LSSVM的出口Fe~(2+)浓度非线性预测控制第48-62页
　　　　· LSSVM预测模型第49-51页
　　　　· PSO优化第51-52页
　　　　· 反馈校正第52-59页
　　　　· 出口Fe~(2+)浓度非线性预测控制策略第59-62页
　　· 本章小结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
　　· 总结第63-64页
　　· 展望第64-65页
参考文献第65-70页
攻读学位期间主要的研究成果第70-71页
致谢第71 页

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