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摘要
第1章绪论
1．1研究背景与研究意义
1．2高炉炼铁过程工艺描述
1．2．1高炉组成
1．2．2高炉炼铁过程重要参数
1．3铁水质量建模与控制难点
1．4铁水质量建模与控制国内外研究现状
1．5本文研究内容与章节安排
2．1引言
2．2统计学习理论与支持向量机概述
2．2．1统计学习理论的核心内容
2．2．2支持向量分类机
2．2．3支持向量回归机
2．2．4核函数
2．2．5最小二乘支持向量回归机
2．3鲁棒估计理论
2．3．1鲁棒估计原理
2．3．2 M-估计描述
2．4模型综合评价指标与多目标参数优化
2．4．1模型综合评价指标
2．4．2多目标参数优化
2．5本章小结
第3章基于稀疏化鲁棒LS-SVR与多目标参数优化的铁水硅含量建模
3．1引言
3．2改进的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机
3．2．1加权最小二乘支持向量机
3．2．2基于M-估计的权函数分析
3．2．3稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机
3．3稀疏化鲁棒LS-SVR的超参数优化
3．4基于稀疏化鲁棒LS-SVR的铁水硅含量建模与应用
3．4．1建模问题描述
3．4．2数据获取
3．4．3基于PCA的变量选择
3．4．4稀疏化鲁棒LS-SVR超参数确定
3．4．5仿真验证
3．5本章小结
第4章基于鲁棒多输出LS-SVR(R-M-LS-SVR)的多元铁水质量建模
4．1引言
4．2多输出鲁棒最小二乘支持向量机
4．2．1传统多输出最小二乘支持向量机
4．2．2改进的多输出最小二乘支持向量机
4．2．3改进的鲁棒多输出最小二乘支持向量机
4．3鲁棒多输出LS-SVR超参数优化
4．4基于鲁棒多输出LS-SVR的多元铁水质量参数建模与应用
4．4．1问题描述
4．4．2模型建立
4．4．3仿真验证
4．5本章小结
第5章基于鲁棒LS-SVR建模的铁水质量参数非线性预测控制
5．1引言
5．2．1 MPC基本原理
5．2．2关键参数选择
5．3．1基于R-S-LS-SVR的非线性预测控制
5．3．2建模与控制问题描述
5．3．3仿真验证
5．4基于鲁棒多输出LS-SVR逆系统方法的多元铁水质量非线性预测控制
5．4．1基于鲁棒多输出LS-SVR逆系统方法的非线性模型预测控制
5．4．2仿真验证
5．5本章小结
6．1论文总结
6．2工作展望
参考文献
致谢
硕士期间主要工作
东北大学;
