基于时间序列分析算法的轧制力预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-16页 |
| ·板形控制方法的研究概况 | 第11-14页 |
| ·时间序列分析研究概况 | 第14-16页 |
| ·板形控制研究的难点 | 第16-17页 |
| ·课题的来源、研究目的和意义 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 轧制力理论与板形控制 | 第20-39页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·板形的基本理论 | 第20-28页 |
| ·板形的概念 | 第20-21页 |
| ·板形的表示方法 | 第21-25页 |
| ·带钢板形平直条件 | 第25-27页 |
| ·影响带钢板形的因素 | 第27-28页 |
| ·板形控制原理与轧制力理论 | 第28-31页 |
| ·板形凸度的求法 | 第28页 |
| ·板形控制原理 | 第28-30页 |
| ·轧制力波动理论 | 第30-31页 |
| ·板形控制的主要方法 | 第31-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 轧制力预测模型的建立 | 第39-64页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·时间序列的数学模型 | 第39-43页 |
| ·时间序列的概念 | 第39-40页 |
| ·时间序列的基本模型 | 第40-42页 |
| ·时间序列模型的物理解释 | 第42-43页 |
| ·ARMA 模型的时域特性 | 第43-50页 |
| ·ARMA 模型的Green 函数 | 第43-47页 |
| ·ARMA 模型的逆函数 | 第47-48页 |
| ·ARMA 模型的自协方差函数 | 第48-50页 |
| ·ARMA 模型的偏自相关函数 | 第50页 |
| ·ARMA 模型的参数估计方法 | 第50-57页 |
| ·模型参数的初估计——长自回归模型法 | 第50-54页 |
| ·模型参数的精估计——非线性最小二乘法 | 第54-57页 |
| ·轧制力ARMA 模型的建立 | 第57-63页 |
| ·模型形式的选取 | 第57-58页 |
| ·模型的适用性检验 | 第58-59页 |
| ·ARMA(2n,2n-1)建模方 | 第59-60页 |
| ·轧制力的建模流程与仿真实例 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 轧制力的预测研究与仿真实验 | 第64-77页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·轧制力数据的采集 | 第64-66页 |
| ·轧制力数据采集系统 | 第64-65页 |
| ·轧制力数据特性的检验与处理 | 第65-66页 |
| ·轧制力的最佳预测 | 第66-68页 |
| ·轧制力ARMA 模型最佳预测 | 第66-67页 |
| ·轧制力ARMA 模型的最佳预测计算 | 第67-68页 |
| ·仿真实验 | 第68-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 附录 | 第78-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 作者简介 | 第91页 |
