| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及存在问题 | 第10-13页 |
| 1.2.1 高炉能耗模型发展过程 | 第10-11页 |
| 1.2.2 高炉能耗模型中存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.2.3 高炉煤气发生量预测模型研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 高炉煤气发生量预测模型存在的问题 | 第13页 |
| 1.3 研究目的、思路和方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目的和思路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 炼铁生产过程机理分析 | 第16-19页 |
| 2.1 高炉炼铁工艺流程 | 第16页 |
| 2.2 高炉炼铁过程的基本原理 | 第16-19页 |
| 第三章 生产指标与操作参数的关联性分析及综合优化结构 | 第19-26页 |
| 3.1 生产指标与过程参数的关系分析 | 第19-21页 |
| 3.1.3 生产指标与过程参数的确定 | 第19-21页 |
| 3.1.4 过程参数对生产指标的影响分析 | 第21页 |
| 3.2 生产指标与过程参数的关联性分析 | 第21-23页 |
| 3.2.1 灰色关联性分析法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 生产指标与过程参数的灰色关联分析结果 | 第22-23页 |
| 3.3 单目标预测模型与多目标综合优化模型的整体结构和工作原理 | 第23-26页 |
| 3.3.1 单目标预测模型与多目标综合优化模型的整体结构 | 第23-24页 |
| 3.3.2 工作原理分析 | 第24-26页 |
| 第四章高炉生产多目标综合优化模型 | 第26-37页 |
| 4.1 高炉能耗预测模型 | 第26-31页 |
| 4.1.3 高炉能耗样本数据的确定 | 第26-27页 |
| 4.1.4 基于支持向量机的高炉能耗模型的建立 | 第27-29页 |
| 4.1.5 实例仿真分析 | 第29-31页 |
| 4.2 高炉生产多目标综合优化模型 | 第31-37页 |
| 4.2.1 改进的多目标粒子群优化算法 | 第32-33页 |
| 4.2.2 高炉生产多目标优化模型的建立过程 | 第33-37页 |
| 第五章 高炉煤气生成量预测 | 第37-49页 |
| 5.1 高炉煤气生成量预测方法 | 第37-38页 |
| 5.2 ARIMA时间序列预测方法 | 第38-40页 |
| 5.2.3 ARIMA基本模型概述 | 第38-39页 |
| 5.2.4 ARIMA时间序列预测步骤 | 第39-40页 |
| 5.2.5 实例仿真分析 | 第40页 |
| 5.3 最小二乘支持向量机预测模型 | 第40-42页 |
| 5.3.1 最小二乘支持向量回归机原理 | 第40-41页 |
| 5.3.2 实例仿真分析 | 第41-42页 |
| 5.4 基于小波分析的高炉煤气发生量混合预测模型 | 第42-49页 |
| 5.4.1 小波分析 | 第42-44页 |
| 5.4.2 基于小波分析的组合预测方法 | 第44-45页 |
| 5.4.3 实例仿真分析 | 第45-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 结论 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和科研情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
