基于CBR和PCA-RBFNN的焦炉立火道温度智能预报研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 焦炉加热生产及主元分析 | 第13-23页 |
| 2.1 焦炉加热生产工艺 | 第13-14页 |
| 2.2 焦炉立火道温度的主元分析 | 第14-20页 |
| 2.2.1 焦炉立火道温度的影响因素 | 第14-16页 |
| 2.2.2 焦炉立火道温度的主元分析模型 | 第16-20页 |
| 2.3 焦炉立火道温度的主元分析结果 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 焦炉立火道温度的智能预报系统 | 第23-41页 |
| 3.1 焦炉立火道温度预报模型设计 | 第23-27页 |
| 3.1.1 焦炉立火道温度的系统结构 | 第23-25页 |
| 3.1.2 正常工况下的神经网络预报模型 | 第25-26页 |
| 3.1.3 异常工况下的案例推理预报模型 | 第26-27页 |
| 3.2 基于RBFNN的工况识别模型 | 第27-32页 |
| 3.2.1 焦炉加热的工况划分 | 第27-29页 |
| 3.2.2 RBF神经网络模型建立 | 第29-32页 |
| 3.3 RBFNN的工况识别结果 | 第32-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 焦炉立火道温度预报仿真结果 | 第41-49页 |
| 4.1 正常工况下的预报仿真 | 第41-46页 |
| 4.2 异常工况下的预报仿真 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-63页 |
