基于模糊时间序列的高炉炉温预测
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 钢铁工业的地位及发展 | 第11-14页 |
| 1.2 炼铁工艺在钢铁冶炼过程中的重要地位 | 第14-15页 |
| 1.3 高炉炼铁工艺的复杂性 | 第15-19页 |
| 1.3.1 炼铁工艺目标的多样性及其相互关联性 | 第15-16页 |
| 1.3.2 影响因素的复杂性 | 第16-17页 |
| 1.3.3 高炉实际操作的特点 | 第17-19页 |
| 1.4 高炉炉温预测模型的研究概况 | 第19-22页 |
| 1.5 本文的建模思路 | 第22-24页 |
| 第2章 数学建模的理论依据 | 第24-35页 |
| 2.1 普通集合与模糊集合 | 第24-30页 |
| 2.1.1 模糊集合的定义及其描述意义 | 第24-26页 |
| 2.1.2 模糊集合的表示方法 | 第26-28页 |
| 2.1.3 几种常用的隶属函数 | 第28-30页 |
| 2.2 模糊关系 | 第30-31页 |
| 2.3 模糊时间序列 | 第31-32页 |
| 2.3.1 模糊时间序列的概念 | 第31-32页 |
| 2.3.2 模糊时间序列预测模型简介 | 第32页 |
| 2.4 模糊回归 | 第32-35页 |
| 第3章 数据分析 | 第35-45页 |
| 3.1 参数分布统计 | 第35-40页 |
| 3.2 相关性分析 | 第40-42页 |
| 3.3 数据平稳性检验 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 炉温预测模型 | 第45-57页 |
| 4.1 多元模糊时间序列模型 | 第45-49页 |
| 4.1.1 模型方法步骤 | 第45-47页 |
| 4.1.2 实验结果 | 第47-49页 |
| 4.2 模糊回归预测模型 | 第49-55页 |
| 4.2.1 基本思想 | 第49页 |
| 4.2.2 建模步骤 | 第49-51页 |
| 4.2.3 算法介绍 | 第51-53页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文结论 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录Ⅰ | 第64-66页 |
| 附录Ⅱ | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
