摘要3-4
Abstract4-8
第一章 绪论8-16
1.1 论文探讨的背景及作用8-10
1.2 国内外探讨近况概述10-14
1.2.1 预测制约探讨近况10-11
1.2.2 最小二乘支持向量机探讨近况11-13
1.2.3 逆系统策略的探讨近况13-14
1.3 本论文探讨的革新点14
1.4 本论文的结构14-16
第二章 基于LS-SVM的逆模型辨识16-28
2.1 支持向量机16-18
2.1.1 支持向量机论述基本原理16-18
2.2 最小二乘支持向量机18-19
2.2.1 最小二乘支持向量机的基本原理18-19
2.3 基于LS-SVM的逆模型辨识19-23
2.3.1 CSTR系统pH中和历程的机理模型的描述19-21
2.3.2 基于LS-SVM的逆模型21-23
2.3.3 pH中和历程的可逆性浅析23
2.4 仿真探讨23-27
2.4.1 数据的提取与处理23-25
2.4.2 逆模型的仿真探讨25-27
2.5 小结27-28
第三章 基于LS-SVM/PID的复合逆系统策略28-36
3.1 逆系统策略28-31
3.1.1 系统的逆29-30
3.1.2 系统的可逆性30-31
3.2 基于LS-SVM/PID的pH中和历程的复合系统31-34
3.2.1 PID制约器31-32
3.2.2 伪线性复合系统32-33
3.2.3 基于LS-SVM/PID的伪线性复合系统33-34
3.4 仿真探讨34-35
3.5 小结35-36
第四章 基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测制约36-46
4.1 预测制约36-40
4.1.1 预测制约算法37-40
4.1.2 预测制约的基本特点40
4.2 基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测制约40-43
4.2.1 预测制约器的设计42
4.2.2 稳定性浅析42-43
4.3 仿真探讨43-45
4.4 小结45-46
第五章 总结与展望46-48
5.1 全文总结46
5.2 未来工作展望46-48
致谢48-50