基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究的任务书.docx

基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究的任务书
任务书
论文题目：基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究
一、研究背景与意义
在现代工业过程中，软测量技术已经成为了一种非常重要的技术手段。它能够对工业过程进行快速、准确、实时的监测与控制，提高了产品质量，增强了企业的竞争力和经济效益。然而，软测量技术的主要问题就是如何建立准确的数学模型，而且这个模型需要能够在实时条件下进行预测。因此，如何构建一个高效准确、实时性好的软测量模型是软测量技术研究的热点问题。
LeastSquaresSupportVectorMachines（LS-SVM）是一种新兴的非线性建模方法，它具有模型结构简单、训练速度快、预测准确度高等优点，已经在多个领域中得到了广泛应用。然而，在工业过程软测量领域，LS-SVM的应用研究却还相对较少，因此，基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究具有重要的理论和实际意义。
二、研究目的
本论文的主要研究目的是：基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究，探索其在工业过程软测量中的应用优势和建模特点；通过对LS-SVM建模方法的研究，分析其对软测量模型建立的效果及其适用性；同时对建立的软测量模型进行实验验证，进一步分析LS-SVM方法在工业过程软测量建模中的应用效果。
三、研究内容
1.LS-SVM的概念、原理及其在工业过程软测量建模中的应用优势；
2.软测量的概念、意义及其在工业过程中的应用；
3.在工业过程软测量中的模型建立方法；
4.基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究和分析；
5.确定评价指标，验证实验结果，分析LS-SVM在工业过程软测量中的应用效果；
6.论文结论和展望。
四、预期成果
1.掌握LS-SVM建模的相关理论和方法；
2.分析工业过程软测量建模的方法和特点；
3.确立LS-SVM在工业过程软测量建模中的应用优势和特点；
4.建立基于LS-SVM的工业过程软测量模型；
5.结合实验数据进行分析和评价，验证基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法的有效性；
6.得出结论并展望未来的研究方向。
五、研究方法
1.文献研究法：对LS-SVM的相关论文和实践案例进行研究；
2.数学建模：基于实际工业过程数据，运用LS-SVM方法建立工业过程软测量模型；
3.实验研究：针对不同的工业过程，采集实验数据，验证LS-SVM方法在软测量建模中的应用效果；
4.数据分析：对实验数据进行分析、处理和建模，计算各项评价指标，验证LS-SVM方法在工业过程软测量中的有效性。
六、研究计划
时间安排（计划）：
|任务|时间|
|---------|----------|
|确定研究方向及研究方法|2个周|
|文献资料收集与整理|6个周|
|LS-SVM原理和应用研究|8个周|
|建立工业过程软测量模型|4个周|
|实验研究和数据分析|6个周|
|论文撰写和修改|8个周|
合计：34个周
七、参考文献
1.张琳等.基于BP神经网络的连铸过程软测量方法[J].稀有金属材料与工程,2006,6(special_3):790-793.
2.王煜林等.基于LS-SVM的软测量研究及在过程中的应用分析[J].暴雨灾害预警技术与安全管理,2017,10(01):35-41.
3.林静文,蒋立杰.基于稀疏LS-SVM的逆向建模算法[J].华东理工大学学报(自然科学版),2018,44(03):1-5.
4.张枫.基于LS-SVM的流化床反应器软测量的研究[D].山东大学,2016.
5.刘若瑶等.甲苯蒸汽裂解反应过程建模与预测[J].中国化学工程学报,2017,25(01):49-55.
6.李骅、刘莹莹、李辛硕等.基于LS-SVM的软测量在炼铁高炉中的应用[J].工业仪表与自动化装置,2018,37(02):12-16.