| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 概论 | 第6-15页 |
| ·烧结过程简介 | 第6-8页 |
| ·烧结过程的特点 | 第6-7页 |
| ·烧结过程自动控制 | 第7-8页 |
| ·返矿槽料位控制 | 第8-10页 |
| ·返矿平衡 | 第9页 |
| ·返矿槽料位控制方法 | 第9-10页 |
| ·返矿量的检测 | 第10-11页 |
| ·预测方法的选择 | 第11-13页 |
| ·灰色理论预测方法 | 第11-12页 |
| ·时间序列分 | 第12-13页 |
| ·国内研究情况 | 第13页 |
| ·本文所做的工作 | 第13-15页 |
| 第二章 灰色理论预测模型 | 第15-28页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第15-16页 |
| ·灰色系统理论建模机制 | 第16-20页 |
| ·数据生成 | 第16-17页 |
| ·灰关联空间 | 第17-18页 |
| ·光滑离散函数 | 第18页 |
| ·灰微分方程 | 第18-19页 |
| ·灰色模型分类 | 第19-20页 |
| ·灰色理论预测模型 | 第20-24页 |
| ·GM(1，1)定义型 | 第20-21页 |
| ·GM(1，1)参数辩识 | 第21-23页 |
| ·GM(1，1)白化型 | 第23-24页 |
| ·GM(1，1)模型精度检验 | 第24页 |
| ·数列灰预测 | 第24-28页 |
| ·数列灰预测概念 | 第24-25页 |
| ·GM(1，1)模型a参数与序列级比σ(k)可容区 | 第25-26页 |
| ·数列灰预测基本计算步骤 | 第26页 |
| ·等维新息模型 | 第26-28页 |
| 第三章 时间序列分析 | 第28-36页 |
| ·ARMA模型概述 | 第28-30页 |
| ·随机序列模型 | 第28-29页 |
| ·随机时间序列的特性分析 | 第29-30页 |
| ·模型识别 | 第30页 |
| ·参数估计 | 第30-34页 |
| ·模型的适应性检验 | 第34-36页 |
| 第四章 烧结返矿量的灰色理论-时间序列预测模型及应用 | 第36-44页 |
| ·数列灰色预测在烧结返矿预测中的应用 | 第36-37页 |
| ·数据预处理 | 第36-37页 |
| ·GM(1，1)模型预测烧结返矿量 | 第37页 |
| ·灰色预测模型预测残差的ARMA模型 | 第37-42页 |
| ·残差序列正态化检验 | 第38-40页 |
| ·残差序列模型识别 | 第40-41页 |
| ·残差序列模型的参数估计 | 第41-42页 |
| ·预测结果 | 第42-44页 |
| 第五章 结束语 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录A: 烧结返矿量灰模型预测结果 | 第48-50页 |
| 附录B: GM(1，1)程序代码 | 第50-52页 |