| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 多元铁水质量参数建模的必要性 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 高炉冶炼技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 高炉铁水质量参数建模研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 存在的问题及论文主要工作 | 第19-23页 |
| 1.4.1 存在的问题 | 第19页 |
| 1.4.2 论文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.4.3 论文章节结构 | 第20-23页 |
| 第2章 高炉炼铁过程及建模问题描述 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 高炉冶炼过程的工艺机理 | 第23-24页 |
| 2.3 高炉冶炼过程的动态特性分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 高炉冶炼过程的状态变量 | 第24-25页 |
| 2.3.2 高炉冶炼过程的控制变量 | 第25页 |
| 2.3.3 高炉变量处理方法 | 第25页 |
| 2.3.4 高炉铁水质量参数指标确定 | 第25-26页 |
| 2.4 高炉冶炼过程对铁水质量参数控制的要求 | 第26-28页 |
| 2.5 柳钢2号高炉炼铁实际情况 | 第28-32页 |
| 2.5.1 高炉情况概述 | 第28-29页 |
| 2.5.2 铁水质量指标及控制目标 | 第29-30页 |
| 2.5.3 高炉冶炼过程相关变量 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于改进AGA-ANN神经网络的铁水质量参数建模 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 BP神经网络的基本概念 | 第34-36页 |
| 3.2.1 误差反向传播算法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 BP神经网络的缺点和不足 | 第35-36页 |
| 3.3 遗传算法基本概念 | 第36-39页 |
| 3.3.1 遗传算法概述 | 第36页 |
| 3.3.2 遗传算法的有效性依据 | 第36页 |
| 3.3.3 遗传算法的核心要素和流程 | 第36-39页 |
| 3.4 改进AGA-ANN神经网络算法描述 | 第39-44页 |
| 3.4.1 输出自反馈结构动态模型结构 | 第39-40页 |
| 3.4.2 基于主成分分析的建模辅助变量约减 | 第40-44页 |
| 3.5 改进AGA-ANN神经网络在多维铁水质量参数建模中的应用 | 第44-50页 |
| 3.5.1 AGA-ANN神经网络结构 | 第44-45页 |
| 3.5.2 建模过程描述 | 第45-48页 |
| 3.5.3 仿真实验 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于改进在线序贯型随机权神经网络的铁水质量参数建模 | 第51-81页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 前馈神经网络基本概念 | 第51-54页 |
| 4.3 随机权神经网络基本概念 | 第54-58页 |
| 4.3.1 随机权神经网络应用条件 | 第55-56页 |
| 4.3.2 随机权神经网络算法描述 | 第56-58页 |
| 4.4 常规(固定型)随机权神经网络在铁水质量参数建模中的应用 | 第58-64页 |
| 4.4.1 建模策略及网络结构 | 第58-60页 |
| 4.4.2 建模过程描述 | 第60-61页 |
| 4.4.3 仿真实验 | 第61-64页 |
| 4.5 改进在线序贯型随机权神经网络算法 | 第64-68页 |
| 4.5.1 在线序贯型随机权神经网络算法描述 | 第64-67页 |
| 4.5.2 在线序贯型随机权神经网络算法优点 | 第67-68页 |
| 4.6 在线序贯型随机权神经网络在铁水质量参数建模中的应用 | 第68-80页 |
| 4.6.1 建模策略及网络结构 | 第68-70页 |
| 4.6.2 建模过程描述 | 第70-73页 |
| 4.6.3 仿真实验 | 第73-80页 |
| 4.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 基于改进增量型随机权神经网络的多元铁水质量参数建模 | 第81-93页 |
| 5.1 引言 | 第81页 |
| 5.2 改进增量型随机权神经网络算法 | 第81-84页 |
| 5.2.1 改进增量型随机权神经网络网络算法描述 | 第81-83页 |
| 5.2.2 改进增量型随机权神经网络算法步骤 | 第83页 |
| 5.2.3 改进增量型随机权神经网络算法优点 | 第83-84页 |
| 5.3 改进增量型随机权神经网络在铁水质量参数建模中的应用 | 第84-90页 |
| 5.3.1 建模策略及网络结构 | 第84-86页 |
| 5.3.2 建模过程描述 | 第86-88页 |
| 5.3.3 仿真实验 | 第88-90页 |
| 5.4 本章小结 | 第90-93页 |
| 第6章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 论文总结 | 第93-94页 |
| 6.2 工作展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 硕士期间科研成果及获奖情况 | 第103-105页 |
| 硕士期间参与科研工作情况 | 第105页 |
