基于数据的高炉煤气系统建模与调度应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-15页 |
| 主要符号表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-29页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-17页 |
| ·研究问题描述 | 第17-22页 |
| ·高炉煤气系统概述 | 第17-18页 |
| ·高炉煤气系统的建模与调度 | 第18-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-27页 |
| ·工业数据填补 | 第22-23页 |
| ·基于数据的工业系统建模 | 第23-25页 |
| ·高炉煤气优化调度 | 第25-27页 |
| ·本文主要研究内容 | 第27-29页 |
| 2 基于相关性分析的数据填补 | 第29-44页 |
| ·非等长粒度相关性 | 第29-32页 |
| ·基于分布估计的相关性求解 | 第32-33页 |
| ·煤气流量数据的填补 | 第33-36页 |
| ·相关性分析 | 第34-36页 |
| ·基于相关性的数据填补 | 第36页 |
| ·仿真实验与分析 | 第36-43页 |
| ·非等长粒度相关性 | 第36-38页 |
| ·煤气流量数据填补 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 3 基于数据的高炉煤气发生量和存储量建模 | 第44-76页 |
| ·基于QR-ESNE模型的发生量区间估计 | 第44-61页 |
| ·ESN模型 | 第45-46页 |
| ·分位数回归 | 第46页 |
| ·基于分位数回归的ESN集成模型 | 第46-49页 |
| ·高炉煤气发生流量估计区间的构建 | 第49-50页 |
| ·仿真实验与分析 | 第50-61页 |
| ·基于模糊模型的高炉煤气柜储量建模 | 第61-74页 |
| ·T-S模糊模型 | 第61-62页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第62-63页 |
| ·基于模糊子集融合的T-S模糊模型 | 第63-68页 |
| ·高炉煤气柜储量模糊模型 | 第68-69页 |
| ·仿真实验与分析 | 第69-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 4 基于数据案例的高炉煤气平衡调度 | 第76-94页 |
| ·案例推理与复杂网络 | 第76-78页 |
| ·案例推理模型 | 第76-77页 |
| ·复杂网络的社区结构 | 第77-78页 |
| ·基于社区发现的案例推理模型 | 第78-82页 |
| ·案例库建立 | 第78-81页 |
| ·案例检索与重用 | 第81-82页 |
| ·基于CF-CBR的高炉煤气调度方法 | 第82-84页 |
| ·模型结构 | 第82页 |
| ·算法流程 | 第82-84页 |
| ·仿真实验与分析 | 第84-93页 |
| ·社区划分效果 | 第84-85页 |
| ·调度方案分析 | 第85-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 5 高炉煤气平衡调度系统实现与应用 | 第94-106页 |
| ·应用系统概况 | 第94-95页 |
| ·系统架构 | 第95-96页 |
| ·系统详细设计 | 第96-100页 |
| ·系统功能分析 | 第96-97页 |
| ·服务程序设计 | 第97-98页 |
| ·数据库设计 | 第98-100页 |
| ·系统运行实例 | 第100-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 6 结论与展望 | 第106-109页 |
| ·结论 | 第106-107页 |
| ·创新点摘要 | 第107页 |
| ·展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-117页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 作者简介 | 第120页 |
