多模型融合建模方法研究及其在化学中的应用

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究内容安排

第二章 文献综述

2.1 前 言

2.2 单一建模方法

2.2.1 机理模型

2.2.2 数据驱动模型

2.3 多模型融合建模方法

2.3.1 混合建模方法

2.3.2 同类数据驱动建模方法

2.3.3 异类数据驱动建模方法

2.4 多模型融合建模方法研究展望

2.5 本章小结

第三章 基于同类子模型的多模型融合建模方法

3.1 前 言

3.2 单一建模方法

3.2.1 BP 神经网络

3.2.2 支持向量机

3.2.3 极限学习机

3.3 同类模型融合方法

3.3.1 模型框架

3.3.2 组合权重求取方法

3.3.3 实施步骤

3.4 方法测试与分析

3.4.1 数据收集

3.4.2 模型建立

3.4.3 模型测试与性能评价

3.5 本章小结

第四章 基于异类子模型的多模型融合建模方法

4.1 前 言

4.2 异类模型融合方法

4.2.1 模型框架

4.2.2 组合权重求取方法

4.2.3 实施步骤

4.3 方法测试与分析

4.3.1 模型建立

4.3.2 模型测试与性能评价

4.4 本章小结

第五章 CO2在离子液体中溶解度预测应用研究

5.1 前 言

5.2 模型建立

5.2.1 数据收集与分析

5.2.2 子模型建立

5.3 融合模型应用结果与分析

5.3.1 同类子模型融合模型应用

5.3.2 异类子模型融合模型应用

5.3.3 两种模型的应用对比分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

附 录

致 谢

作者简介

1 作者简历

2 攻读硕士学位期间发表的学术论文

3 参与的科研项目及获奖情况

4 发明专利

学位论文数据集