| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2.1 原燃料需求预测问题 | 第11-12页 |
| 1.2.2 冷轧成品生产周期预测问题 | 第12-13页 |
| 1.3 相关问题的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 钢铁原燃料需求问题综述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 时间预测问题综述 | 第14-15页 |
| 1.4 相关方法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.5 本文主要内容和研究路线 | 第17-20页 |
| 第2章 钢铁原料需求问题的解析研究 | 第20-36页 |
| 2.1 钢铁原燃料需求问题描述 | 第20-21页 |
| 2.2 建立钢铁原料和燃料需求预测模型 | 第21-32页 |
| 2.2.1 数据预处理 | 第21-26页 |
| 2.2.2 基于分布估计算法的最小二乘支持向量机 | 第26-32页 |
| 2.3 数值实验与结果分析 | 第32-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 冷轧成品作业周期的解析研究 | 第36-52页 |
| 3.1 冷轧生产周期问题描述 | 第36-37页 |
| 3.2 建立冷轧成品生产周期预测模型 | 第37-41页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第37-39页 |
| 3.2.2 基于改进的分布估计算法的最小二乘支持向量机 | 第39-41页 |
| 3.3 数值实验与结果分析 | 第41-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 冷轧工序绩效评价子系统 | 第52-64页 |
| 4.1 系统介绍与需求分析 | 第52-54页 |
| 4.2 系统设计与实现 | 第54-62页 |
| 4.2.1 数据管理模块 | 第55-56页 |
| 4.2.2 系统配置模块 | 第56-57页 |
| 4.2.3 冷轧工序绩效评价模块 | 第57-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 结束语 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |