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基于数据的钢铁企业二次能源系统预测方法及应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
TABLE OF CONTENTS第10-13页
图目录第13-14页
表目录第14-16页
主要符号表第16-17页
1 绪论第17-30页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 研究问题概述第18-21页
        1.2.1 二次能源系统概述第18-20页
        1.2.2 预测问题概述第20-21页
    1.3 二次能源系统预测现状第21-22页
    1.4 预测方法研究概况第22-27页
        1.4.1 点预测方法第22-25页
        1.4.2 区间预测方法第25-27页
    1.5 主要研究内容第27-30页
2 基于时间序列数据的产消量点预测第30-50页
    2.1 基于ESN的点预测模型第30-31页
        2.1.1 经典ESN模型第30-31页
        2.1.2 改进ESN模型第31页
    2.2 参数估计第31-37页
        2.2.1 双重估计的基本原理第31-33页
        2.2.2 基于CKF的状态估计第33-34页
        2.2.3 基于线性KF的权值估计第34-35页
        2.2.4 参数估计的实现步骤第35-37页
    2.3 仿真实验与分析第37-49页
        2.3.1 含噪声Mackey Glass序列第37-42页
        2.3.2 煤气系统发生流量第42-46页
        2.3.3 氧气系统消耗流量第46-49页
    2.4 本章小结第49-50页
3 基于关系数据的存储量点预测第50-61页
    3.1 基于T-S模糊建模的预测模型第50-51页
    3.2 模糊模型的辨识第51-55页
        3.2.1 输入变量的选择第52页
        3.2.2 输入/输出空间的划分第52-54页
        3.2.3 后件参数的辨识第54-55页
    3.3 仿真实验与分析第55-60页
    3.4 本章小结第60-61页
4 基于Bootstrap ESN集成的产消量区间预测第61-87页
    4.1 基于ESN集成的区间预测模型第61-62页
    4.2 网络集成模型学习第62-68页
        4.2.1 模型结构确定与估计第63-64页
        4.2.2 基于BLR的同步式参数学习第64-67页
        4.2.3 网络集成模型学习步骤第67-68页
    4.3 ESN集成方法优势分析第68-70页
    4.4 预测区间的构建第70-71页
    4.5 仿真实验与分析第71-86页
        4.5.1 含噪声MSO序列第71-76页
        4.5.2 高炉煤气发生流量第76-81页
        4.5.3 转炉煤气消耗流量第81-86页
    4.6 本章小结第86-87页
5 具有输入不确定性的存储量区间预测第87-101页
    5.1 具有输入不确定性的ESN模型第87-88页
    5.2 具有输入不确定性的预测分布估计第88-93页
        5.2.1 外部输入不确定性第88-90页
        5.2.2 反馈输入不确定性第90-92页
        5.2.3 总体不确定性第92-93页
    5.3 具有输入不确定性的预测区间构建第93-94页
    5.4 仿真实验与分析第94-100页
    5.5 本章小结第100-101页
6 二次能源预测系统实现与应用第101-110页
    6.1 应用系统概况第101-102页
    6.2 系统设计第102-104页
        6.2.1 软件系统架构第102-103页
        6.2.2 系统功能设计第103-104页
        6.2.3 系统运行环境第104页
    6.3 系统运行实例第104-109页
        6.3.1 预测实例第104-108页
        6.3.2 辅助调整实例第108-109页
    6.4 本章小结第109-110页
7 结论与展望第110-112页
    7.1 结论第110页
    7.2 创新点摘要第110-111页
    7.3 展望第111-112页
参考文献第112-119页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第119-121页
致谢第121-122页
作者简介第122-123页

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