摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 聚氯乙烯工业控制现状
1.2.1 控制技术的应用
1.2.2 存在问题
1.3 支持向量机概述
1.4 预测控制概述
1.5 本文的主要工作
第2章 聚氯乙烯汽提工艺
2.1 聚氯乙烯工业
2.2 聚氯乙烯汽提工艺
2.3 聚氯乙烯汽提工艺的控制问题
2.3.1 主要参数
2.3.2 主要问题及解决方案
2.4 本章小结
第3章 基于支持向量机的聚氯乙烯汽提过程建模
3.1 机器学习与统计学习
3.1.1 机器学习及其基本问题
3.1.2 统计学习理论
3.2 支持向量机理论
3.2.1 最优超平面
3.2.2 支持向量机
3.2.3 核函数
3.3 支持向量机回归建模
3.3.1 系统建模
3.3.2 支持向量回归建模
3.3.3 支持向量机回归原理
3.3.4 支持向量回归实现
3.4 聚氯乙烯汽提过程建模
3.5 本章小结
第4章 基于支持向量机的广义预测控制
4.1 预测控制基本原理
4.1.1 预测模型
4.1.2 滚动优化
4.1.3 反馈校正
4.2 广义预测控制
4.2.1 GPC预测模型
4.2.2 GPC滚动优化
4.2.3 GPC在线辨识与校正
4.3 基于支持向量机的广义预测控制
4.3.1 基于支持向量机的预测模型
4.3.2 预测模型的线性化
4.3.3 隐式算法的引入
4.4 仿真研究
4.5 本章小结
第5章 聚氯乙烯汽提过程控制仿真研究
5.1 动态建模
5.2 控制器设计
5.3 仿真研究
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 本文总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢