| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 主要符号表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 研究问题概述 | 第18-23页 |
| 1.2.1 炼钢气体能源系统 | 第18-21页 |
| 1.2.2 数据特征 | 第21页 |
| 1.2.3 预测问题 | 第21-22页 |
| 1.2.4 调度问题 | 第22-23页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第23-26页 |
| 1.3.1 基于数据的预测方法 | 第23-25页 |
| 1.3.2 平衡调度与优化方法 | 第25-26页 |
| 1.4 本论文主要工作 | 第26-29页 |
| 1.4.1 研究设计 | 第26-27页 |
| 1.4.2 具体内容 | 第27-29页 |
| 2 炼钢气体能源的长期预测 | 第29-44页 |
| 2.1 基于迭代机制的短期预测模型 | 第29-30页 |
| 2.2 基于粒度计算的长期预测模型 | 第30-36页 |
| 2.2.1 考虑工业生产阶段性特征的数据粒划分 | 第30页 |
| 2.2.2 基于时间弯曲距离的非等距数据规范化 | 第30-33页 |
| 2.2.3 基于模糊建模的中长期预测 | 第33-36页 |
| 2.3 仿真实验与分析 | 第36-42页 |
| 2.3.1 算法参数的确定 | 第37-38页 |
| 2.3.2 转炉煤气系统 | 第38-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 3 转炉煤气系统存储量的多输出预测 | 第44-73页 |
| 3.1 基于多输出最小二乘支持向量机的多柜位短期预测 | 第44-48页 |
| 3.1.1 单输出最小二乘支持向量机回归模型 | 第44-46页 |
| 3.1.2 基于多输出最小二乘支持向量机的多柜位短期预测模型 | 第46-48页 |
| 3.2 多柜位短期预测的仿真实验与分析 | 第48-61页 |
| 3.3 基于混合协同模糊聚类的多柜位中长期预测 | 第61-66页 |
| 3.3.1 基于粒度计算概念的混合协同模糊聚类 | 第62-65页 |
| 3.3.2 模糊推理与长期预测 | 第65-66页 |
| 3.4 多柜位中长期预测的仿真实验与分析 | 第66-71页 |
| 3.4.1 与单输出模型的比较 | 第66-69页 |
| 3.4.2 与多输出模型的比较 | 第69-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 4 制氧系统的平衡优化调度 | 第73-91页 |
| 4.1 制氧系统优化调度模型 | 第73-75页 |
| 4.2 仿真实验与分析 | 第75-89页 |
| 4.2.1 氧氮需求量的长期预测 | 第76-79页 |
| 4.2.2 制氧系统的优化调度 | 第79-89页 |
| 4.3 本章小结 | 第89-91页 |
| 5 炼钢气体能源预测调度系统实现及应用 | 第91-105页 |
| 5.1 应用系统概况 | 第91-92页 |
| 5.2 系统架构 | 第92页 |
| 5.3 系统详细设计 | 第92-95页 |
| 5.4 运行实例 | 第95-104页 |
| 5.4.1 转炉煤气管网的产消量长期预测 | 第95-96页 |
| 5.4.2 转炉煤气管网的多柜位预测 | 第96页 |
| 5.4.3 用能跟踪 | 第96-100页 |
| 5.4.4 氧氮需求量长期预测 | 第100-101页 |
| 5.4.5 制氧管网的平衡优化调度 | 第101-102页 |
| 5.4.6 设备故障处理 | 第102-104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 6 结论与展望 | 第105-108页 |
| 6.1 结论 | 第105-106页 |
| 6.2 创新点 | 第106页 |
| 6.3 展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 作者简介 | 第119页 |