基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文研究方向及工业背景 | 第9-10页 |
| ·高炉专家系统简介 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究应用现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 高炉状态相关工艺参数分析 | 第14-28页 |
| ·高炉炼铁工艺过程的复杂性 | 第14-16页 |
| ·高炉炼铁过程的状态参数和控制参数 | 第16-28页 |
| ·选取模型参数 | 第17-22页 |
| ·参数与铁水硅含量时间滞后分析 | 第22-28页 |
| 3 基于核主元分析支持向量机的故障诊断研究 | 第28-42页 |
| ·核主元分析 | 第30-34页 |
| ·理论背景 | 第30-31页 |
| ·核方法基本概念 | 第31-32页 |
| ·基本原理 | 第32-34页 |
| ·核主元分析的特征提取步骤 | 第34页 |
| ·支持向量机研究概况 | 第34-42页 |
| ·理论背景 | 第34-36页 |
| ·支持向量机的特点 | 第36页 |
| ·支持向量机原理和算法 | 第36-40页 |
| ·基于支持向量机故障诊断的基本步骤 | 第40-42页 |
| 4 建立高炉向凉向热预测模型 | 第42-50页 |
| ·样本数据的选取和处理 | 第42-43页 |
| ·样本数据的选取 | 第42-43页 |
| ·数据的预处理 | 第43页 |
| ·向凉预测模型 | 第43-46页 |
| ·样本数据的核主元分析 | 第43-44页 |
| ·基于SVM 的向凉预测模型 | 第44-45页 |
| ·向凉模型的检测 | 第45-46页 |
| ·向热预测模型 | 第46-50页 |
| ·样本数据的核主元分析 | 第46-47页 |
| ·SVM 建立向热预测模型 | 第47-48页 |
| ·向热模型的检测 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录A 核主元分析程序 | 第54-55页 |
| 附录B 支持向量机分类程序 | 第55-59页 |
| 附录C 支持向量机检测程序 | 第59-60页 |
| 附录D 建立模型的数据 | 第60-62页 |
| 附录E 检验数据 | 第62-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
