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基于LSTM的蜡油加氢装置动态建模研究与WEB平台构建
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基于LSTM的蜡油加氢装置动态建模研究与WEB平台构建
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-14页
第一章 绪论第14-26页
　　1.1 研究背景和意义第14-16页
　　1.2 研究现状第16-21页
　　　　1.2.1 加氢装置建模研究现状第16-19页
　　　　1.2.2 RNN/LSTM研究现状第19-21页
　　1.3 主要研究内容第21-24页
　　　　1.3.1 研究对象第21-23页
　　　　1.3.2 研究思路第23-24页
　　1.4 本文的内容安排第24-26页
第二章 基于数据的新氢流量预测建模方法第26-38页
　　2.1 引言第26页
　　2.2 数据标准化第26-27页
　　　　2.2.1 min-max标准化第26页
　　　　2.2.2 0均值标准化第26-27页
　　2.3 特征选择方法第27-28页
　　　　2.3.1 相关系数法第27页
　　　　2.3.2 决策树第27页
　　　　2.3.3 LASSO第27-28页
　　　　2.3.4 递归特征消除第28页
　　2.4 建模方法第28-35页
　　　　2.4.1 支持向量回归第28页
　　　　2.4.2 反向传播人工神经网络第28-29页
　　　　2.4.3 循环神经网络第29-32页
　　　　2.4.4 长短期记忆神经网络第32-35页
　　2.5 模型性能评价指标第35-36页
　　　　2.5.1 校正标准偏差第35-36页
　　　　2.5.2 预测标准偏差第36页
　　　　2.5.3 平均绝对百分比误差第36页
　　2.6 本章小结第36-38页
第三章 基于LSTM的新氢流量预测模型及改进第38-64页
　　3.1 问题描述第38页
　　3.2 数据预处理第38页
　　　　3.2.1 数据集介绍第38页
　　　　3.2.2 数据标准化第38页
　　3.3 基于LSTM的新氢流量预测模型第38-47页
　　　　3.3.1 时间序列处理第38-39页
　　　　3.3.2 模型建立第39-43页
　　　　3.3.3 模型参数优化第43-47页
　　3.4 其他新氢流量预测模型建立与分析第47-57页
　　　　3.4.1 支持向量回归第47-50页
　　　　3.4.2 BP人工神经网络第50-53页
　　　　3.4.3 循环神经网络第53-57页
　　　　3.4.4 比较与分析第57页
　　3.5 基于CC-LASSO-LSTM的新氢流量预测模型第57-63页
　　　　3.5.2 模型建立与优化第59-63页
　　　　3.5.3 比较与分析第63页
　　3.6 本章小结第63-64页
第四章 基于自适应CC-LASSO-LSTM的新氢流量预测模型第64-76页
　　4.1 问题描述第64-66页
　　4.2 自适应CC-LASSO-LSTM模型第66-71页
　　　　4.2.1 自适应LSTM模型结构第66-67页
　　　　4.2.2 算法流程第67-71页
　　4.3 模型建立与分析第71-75页
　　　　4.3.1 数据集划分第71页
　　　　4.3.2 建模与分析第71-74页
　　　　4.3.3 模型优化第74-75页
　　4.4 本章小结第75-76页
第五章 基于WEB的新氢流量预测平台第76-86页
　　5.1 引言第76页
　　5.2 平台架构第76-78页
　　　　5.2.1 B/S模式第76-77页
　　　　5.2.2 三层框架第77-78页
　　5.3 平台实现技术与开发语言第78-80页
　　　　5.3.1 JSP技术第78-79页
　　　　5.3.2 超文本标记语言HTML第79页
　　　　5.3.3 层叠样式表CSS第79页
　　　　5.3.4 脚本语言JavaScript第79-80页
　　　　5.3.5 数据库接口DAO第80页
　　　　5.3.6 结构查询语言SQL第80页
　　5.4 平台开发工具及运行环境第80-81页
　　　　5.4.1 开发工具第80页
　　　　5.4.2 运行环境第80-81页
　　5.5 平台功能模块及运行展示第81-84页
　　　　5.5.1 用户登录模块第81页
　　　　5.5.2 数据显示模块第81-82页
　　　　5.5.3 新氢流量预测模块第82-84页
　　　　5.5.4 消息通知模块第84页
　　5.6 本章小结第84-86页
第六章 总结与展望第86-88页
　　6.1 总结第86页
　　6.2 展望第86-88页
参考文献第88-96页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。
 
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