高炉铁水含硅量神经网络预测模型研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
前言	第8-10页
1 文献综述	第10-31页
·人工智能控制	第10-21页
·人工智能和专家系统	第10-11页
·人工神经网络	第11-21页
·铁水硅含量预测现状	第21-30页
·理论计算模型	第22-23页
·炉热指数模型	第23-24页
·铁水硅含量综合预报模型	第24-25页
·时间序列模型	第25-26页
·高炉专家系统	第26-27页
·神经网络模型	第27-29页
·神经网络专家系统	第29-30页
·本课题的提出	第30-31页
2 铁水硅含量神经网络预测模型	第31-58页
·模型结构	第31-35页
·数据库结构	第35页
·模型学习样本集的确定	第35-36页
·模型训练及确定	第36-44页
·模型学习过程及流程图	第36-39页
·训练样本集的确定及网络学习	第39-40页
·模型学习过程中遇到的问题	第40-44页
·铁水硅含量预测	第44-47页
·预测结果分析	第47-48页
·硅含量控制	第48-58页
·铁水含硅量与参数关系的理论分析	第49-51页
·运用模型讨论参数对硅含量的影响	第51-53页
·硅偏差控制法	第53-58页
3 编制软件，实现功能	第58-65页
·软件的功能和结构	第58-63页
·软件模拟运行实例	第63-65页
·神经网络建立实例模拟	第63-64页
·预测实例模拟	第64-65页
结论	第65-66页
参考文献	第66-69页
致谢	第69页