| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外炼钢脱磷技术的发展现状 | 第11-13页 |
| ·转炉炼钢终点磷含量预报控制模型的研究现状 | 第13-19页 |
| ·转炉炼钢终点预报控制模型的研究现状 | 第13-16页 |
| ·人工智能在转炉炼钢预报模型中的应用 | 第16-18页 |
| ·转炉炼钢终点磷含量的预报控制模型的研究现状 | 第18-19页 |
| ·课题的研究背景及内容 | 第19-22页 |
| ·课题的研究背景 | 第19-20页 |
| ·课题的研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 转炉脱磷影响因素的分析及数据预处理 | 第22-40页 |
| ·多功能精炼法(MURC)脱磷生产工艺过程 | 第22-23页 |
| ·转炉脱磷的热力学和动力学分析 | 第23-30页 |
| ·转炉脱磷的热力学分析 | 第23-27页 |
| ·转炉脱磷的动力学分析 | 第27-30页 |
| ·转炉脱磷影响因素的灰色关联分析 | 第30-35页 |
| ·灰色关联分析 | 第30-32页 |
| ·磷含量与相关因素灰色关联度计算 | 第32-33页 |
| ·灰色关联结果分析 | 第33-35页 |
| ·转炉脱磷现场采集数据预处理 | 第35-40页 |
| 第三章 脱磷期终点磷含量预测模型的建立 | 第40-54页 |
| ·磷含量灰色预测模型的建立 | 第40-46页 |
| ·灰色系统模型 | 第40-45页 |
| ·转炉炼钢磷含量灰色预测模型的建立 | 第45-46页 |
| ·磷含量多元线性回归预测模型的建立 | 第46-48页 |
| ·多元线性回归分析模型概述 | 第46-47页 |
| ·转炉炼钢磷含量多元线性回归预测模型的建立 | 第47-48页 |
| ·磷含量预测模型有效性的分析与讨论 | 第48-54页 |
| ·磷含量灰色预测模型的有效性分析 | 第48-51页 |
| ·转炉脱磷GM(0,N)模型与多元线性回归模型的比较分析 | 第51-54页 |
| 第四章 脱磷期终点磷含量预测模型的改进 | 第54-72页 |
| ·聚类分析方法对建模数据的预处理 | 第54-60页 |
| ·聚类分析方法 | 第54-57页 |
| ·聚类分析算法对建模数据的处理 | 第57-58页 |
| ·聚类分析后预测结果与未聚类的预测结果比较分析 | 第58-60页 |
| ·采用限定记忆和增加遗忘因子结合的方法求解灰色系统模型 | 第60-66页 |
| ·"数据饱和"现象的产生 | 第60-62页 |
| ·增加遗忘因子的最小二乘估计 | 第62页 |
| ·限定记忆的最小二乘估计 | 第62-63页 |
| ·限定记忆与遗忘因子结合的辨识方法 | 第63-66页 |
| ·灰色预测模型软件设计 | 第66-72页 |
| ·界面设计 | 第66-68页 |
| ·功能设计 | 第68-72页 |
| 第五章 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |