基于集成模型的烧结矿质量预测系统及工业应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·烧结工艺及自动化技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·烧结矿质量预测模型研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文构成 | 第14-16页 |
| 第二章 烧结过程机理分析及预测系统结构设计 | 第16-23页 |
| ·铁矿石烧结过程 | 第16-19页 |
| ·烧结过程工艺机理分析 | 第16-17页 |
| ·烧结过程特征分析 | 第17-18页 |
| ·烧结矿质量预测参数确定 | 第18-19页 |
| ·质量预测系统设计 | 第19-22页 |
| ·系统设计思想 | 第20-21页 |
| ·系统基本结构 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 烧结矿质量智能集成预测模型 | 第23-47页 |
| ·烧结矿质量RBF神经网络预测模型 | 第23-33页 |
| ·模型输入参数 | 第24-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-28页 |
| ·模型训练 | 第28-30页 |
| ·仿真结果及分析 | 第30-33页 |
| ·烧结矿质量灰色GM(1,1)预测模型 | 第33-41页 |
| ·灰色生成 | 第34-35页 |
| ·建模过程 | 第35-37页 |
| ·模型历史样本个数选择 | 第37-38页 |
| ·仿真结果及分析 | 第38-41页 |
| ·基于信息熵的烧结矿质量集成预测模型 | 第41-46页 |
| ·基于信息熵方法的加权值求解 | 第41-43页 |
| ·仿真结果及分析 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 预测系统实现与工业应用 | 第47-60页 |
| ·系统实现 | 第47-50页 |
| ·系统硬件结构 | 第47-48页 |
| ·数据动态交互 | 第48-50页 |
| ·系统应用软件设计 | 第50-54页 |
| ·应用软件结构 | 第50-53页 |
| ·预测算法实现 | 第53-54页 |
| ·工业运行结果 | 第54-59页 |
| ·软件界面 | 第54-57页 |
| ·应用效果分析 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第68页 |
