基于神经网络的焦炭质量预测模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 注释说明清单 | 第10-11页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 文献综述 | 第12-19页 |
| 1.1 配煤炼焦技术的发展现状及存在的问题 | 第12-18页 |
| 1.1.1 配煤技术的发展 | 第12-16页 |
| 1.1.2 国内外焦炭质量的预测方法研究 | 第16-17页 |
| 1.1.3 配煤技术存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.2 主要研究内容及目的 | 第18-19页 |
| 2 单种煤的煤质分析实验 | 第19-24页 |
| 2.1 单种煤的煤质分析实验 | 第19-23页 |
| 2.1.1 煤样的采取与制备 | 第19-20页 |
| 2.1.2 单种煤的煤质分析及干馏实验 | 第20-23页 |
| 2.2 单种煤的煤质评价 | 第23-24页 |
| 3 神经网络及其在焦炭质量预测中的适应性研究 | 第24-48页 |
| 3.1 配煤炼焦原理及焦炭质量的影响因素分析 | 第24-39页 |
| 3.1.1 煤的成焦机理 | 第24-25页 |
| 3.1.2 配煤炼焦原理 | 第25-26页 |
| 3.1.3 焦炭质量指标的影响因素分析 | 第26-39页 |
| 3.2 神经网络基本原理 | 第39-45页 |
| 3.2.1 神经网络的实质 | 第39-40页 |
| 3.2.2 BP 网络学习算法 | 第40-44页 |
| 3.2.3 神经网络的特性 | 第44-45页 |
| 3.3 神经网络在焦炭质量预测中的适应性分析 | 第45-48页 |
| 3.3.1 传统的焦炭质量预测方法存在的问题 | 第46页 |
| 3.3.2 神经网络在预测中的适应性分析 | 第46-48页 |
| 4 基于神经网络的焦炭质量预测模型的研究 | 第48-56页 |
| 4.1 配合煤质量预测的模型结构 | 第49-52页 |
| 4.1.1 配合煤特性的非线性规律 | 第49页 |
| 4.1.2 配合煤质量预测模型结构 | 第49-52页 |
| 4.2 焦炭质量预测的模型结构 | 第52-56页 |
| 4.2.1 BP 算法存在的问题 | 第53-54页 |
| 4.2.2 BP 网络模型的改进方法 | 第54页 |
| 4.2.3 模型的学习过程及流程图 | 第54-56页 |
| 5 神经网络预测模型的实例验证性分析 | 第56-63页 |
| 5.1 配合煤质量预测 | 第56-61页 |
| 5.1.1 模型训练样本集的确定 | 第56-60页 |
| 5.1.2 配合煤质量预测 | 第60-61页 |
| 5.2 焦炭质量预测 | 第61-63页 |
| 5.2.1 网络训练及结果分析 | 第61-62页 |
| 5.2.2 预测结果及其精度 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 导师简介 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
