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流程工业生产过程软测量方法与优化系统开发

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流程工业生产过程软测量方法与优化系统开发
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-21页
  1.1 课题背景第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-18页
    1.2.1 基于数据驱动的建模方法第12-14页
    1.2.2 稀土萃取国内外研究现状第14-16页
    1.2.3 转炉炼钢国内外研究现状第16-18页
  1.3 本文研究内容及结构安排第18-21页
第2章 基于改进PSO-LSSVM的软测量建模方法第21-37页
  2.1 最小二乘支持向量机第21-25页
    2.1.1 支持向量机第21-23页
    2.1.2 最小二乘支持向量机回归第23-25页
  2.2 基于分类操作的LSSVM稀疏化改进策略第25-26页
  2.3 改进粒子群优化算法第26-29页
    2.3.1 粒子群优化算法原理第26-27页
    2.3.2 改进粒子群优化算法流程第27-29页
  2.4 基于改进PSO-LSSVM软测量建模第29-35页
    2.4.1 流程工业软测量建模第29-33页
    2.4.2 改进PSO算法优化模型参数第33-34页
    2.4.3 基于PSO-LSSVM的流程工业的软测量模型第34-35页
  2.5 本章小结第35-37页
第3章 PSO-LSSVM软测量建模方法在流程工业中的应用第37-49页
  3.1 稀土萃取生产过程应用及结果第37-40页
    3.1.1 训练数据的结果第37-39页
    3.1.2 测试数据的结果第39-40页
  3.2 转炉炼钢生产过程应用及结果第40-47页
    3.2.1 转炉炼钢终点温度预测第40-44页
    3.2.2 转炉炼钢终点碳含量预测第44-47页
  3.3 本章小结第47-49页
第4章 稀土串级萃取生产过程组分含量在线预测系统开发第49-59页
  4.1 问题背景第49-51页
  4.2 系统总体结构第51-52页
  4.3 系统业务流程图第52页
  4.4 需求分析第52-53页
  4.5 数据库结构设计第53-55页
  4.6 功能模块设计与实现第55-58页
    4.6.1 预测模型维护模块第56-57页
    4.6.2 组分含量实时预测模块第57-58页
  4.7 本章小结第58-59页
第5章 转炉炼钢生产操作优化与系统开发第59-77页
  5.1 问题背景第59-62页
  5.2 转炉炼钢操作优化第62-65页
    5.2.1 问题介绍第62-63页
    5.2.2 基于遗传算法的求解第63-65页
  5.3 系统总体结构第65页
  5.4 系统业务流程图第65-66页
  5.5 需求分析第66-67页
  5.6 数据库设计第67-69页
  5.7 模块详细设计第69-76页
    5.7.1 算法设置模块第70页
    5.7.2 静态训练模型模块第70-72页
    5.7.3 静态预测模块第72-74页
    5.7.4 动态预测模块第74-75页
    5.7.5 静态优化模块第75-76页
  5.8 本章小结第76-77页
第6章 总结和展望第77-79页
  6.1 研究工作总结第77页
  6.2 工作展望第77-79页
参考文献第79-83页
致谢第83页

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