基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法的研究

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2、ＳｕｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅｐｐ■ｒ－：．．７作者姓名．．孙亭夸巧＿．．１ａ属豁—＇＂■－１■Ｖ＊＇＂＊？．．＊？叶＼７ｙ／＾—－培ｓ二．；．．＇一＇一．．：－，．ｒｒｗｒ．丫专业占、，，聲一名＾控制科学与工程廉孚舞嚴盛；．指导教师刘红波教授￣—■．－ｔ．＇’－一—．’－＇—占合作导师ｆ凉邱．‘．．、：￣’：＊、．．；？－－Ｖｖ．Ｖ－．．．．．一＇－一‘一；攀二．＇

3、．一．＇．巧巧＇祭雖．；连狂端—Ｉ’‘．。．－护．蝶巧．苔識二，幾托户彎找苗．Ｗ择２０巧年５月１６日璧袖兴的恥减親＇鴻－．罢餐ｒ．／：蹲Ｔ需堪斧霄，．，、．＇＇－．Ｖ；Ｗ扣康：Ｖ：治记．．…．＇。’．＇‘：＇；广／．巧二中，．＇Ｖ：為：：發沪．ｉ’■．Ａ‘山＇、＇、；－．Ｖ片：ｔ、户，．＂‘１。－＾－Ｖ‘直Ｖ，ｖ；产ｖ，分类号：ＴＰ２７３单位代码：１０４２２密级：公开学号：２０１２１２９５９鶴山夸、１、％硕±学位论文论文趣目：基于支持向量机的

4、燃煤机组燃焼优化算法的研巧Ｍ＾ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏａｉｉｅｄＵｎｉｔｓＣｏｍｂｕｓｔｉｏｎＯｐｔｉｍａｌＡｌｇｏｒｋｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｕｐｐｏｒｔＶｅｄｏｒＭａｃｈｉｎｅ作者姓名孙亭亭到、奉章学院名称控制科学与工程学院专业名称控制科学与工程指导教师刘红波教授接合作导师２０巧年５月１６日原创性声明，本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科

5、研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。．ｓ论文作者签名讓、ｌ６：奉１、璋每日期：关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。保密论文在解密后应遵守此规定）（签名＊论文作者签名；茲邊至：日期：么

6、＿导师＾＾：＾１１＿｜＇山东大学硕±学位论文目录ａ录ＩＣＯＮＴＥＮＴＶ觸ＩＸＡＢＳＲＡＣＴＸＩ第一＊穀１１．１课题背景及意义１１．２燃煤机组燃烧优化算法国内外应用研巧现状２１．３存在的问题与难点３１４．本文主要工作３第二＊難率计偽优嫌５２．１锅炉系统简介５２．２锅炉热平衡７２．３锅炉热效率１１２．４锅炉修正热效率１２２．５本章小结１５第己＊基于支持机的建Ｍ论細１７３．１支持向量机理论基础１７３丄１ＶＣ维１７

7、３．１．２结构风险最小化原则１９３丄３最优分类超平面２０３．２非线性支持向量机２２３．２．１核函数２３３．２．２非线性支持向量机２４３．３回归型支持向量机２５３３．１回归问题概述２５３．３．２非线性回归支持向量机２６３．４本章小结２８Ｉ山东大学硕±学位论文巧四章最小二ＵＩ支持向》机辨ｉＲＵ：法２９４．１最小二乘算法概述２９４．１．２批处理最小二乘法３０４丄３递推最小二乘法３２，４．２最小二乘支持向量机辨识算法３３４．２．１最小二乘支

8、持向量机用于函数逼近３３４．３基于非线性ＡＲＸＨａｒｍｎｅｒｓｔｅｉｉｉ模型的ＬＳＳＶＭ辨识算法３５４．３．１ＳＩＳＯ系统的ＬＳＳＶＭ辨识算法３５４．３．２ＭＩＭＯ系统