智能控制在高炉炉温预测中应用研究

第一章 绪论	第1-17页
·高炉炼铁概述	第11-12页
·炉温预测及其智能控制的技术价值	第12-13页
·国内外炉温预测控制的现状	第13-15页
·炉温预测的主要技术难度	第15-17页
第二章 智能控制技术理论	第17-32页
·模糊控制技术	第17-21页
·模糊控制原理	第17-18页
·模糊控制器的组成	第18-21页
·神经元网络	第21-26页
·人工神经元网络模型	第21-23页
·人工神经元网络的结构	第23-25页
·人工神经网络的学习	第25-26页
·遗传算法及其在神经网络控制中的应用	第26-32页
·遗传算法的特点	第26-27页
·遗传算法的基本操作	第27-30页
·遗传算法在神经网络控制中的应用	第30-32页
第三章 炉温预测的数据分析	第32-43页
·影响炉温水平的工艺参数	第32-34页
·数理统计特征值	第34-35页
·参数相关性分析	第35-37页
·相关性分析的目的	第35-36页
·输入工艺参数的相关性分析	第36-37页
·滞后时间的确定	第37-40页
·炉温预报模型输入参数的确定	第40页
·数据预处理	第40-43页
第四章 数学模型研究	第43-67页
·传统数学模型	第43-53页
·时间序列模型	第43-46页
·模糊控制模型	第46-48页
·神经网络模型	第48-53页
·时差分析法	第53-57页
·时差学习方法的引入	第53-54页
·时差学习方法概述	第54-57页
·时差神经网络预报模型	第57-62页
·时差神经网络炉温预报模型结构	第57-58页
·隐含层和层内结点的选择	第58-60页
·时差神经网络模型算法	第60-62页
·仿真实验	第62-67页
第五章 结论与展望	第67-69页
参考文献	第69-71页