焦炭生产过程质量模型建模方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·国内外焦炭质量模型建模方法研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的研究内容和安排 | 第13-15页 |
| 2 焦炭质量影响因素分析 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·焦炭生产过程 | 第15-17页 |
| ·炼焦工艺过程 | 第16-17页 |
| ·煤的成焦过程 | 第17页 |
| ·焦炭生产过程质量建模问题 | 第17页 |
| ·焦炭的质量指标分析 | 第17-18页 |
| ·影响焦炭质量的因素分析 | 第18-22页 |
| ·配合煤指标对焦炭质量的影响 | 第18-21页 |
| ·炼焦温度对焦炭质量的影响 | 第21-22页 |
| ·结焦时间对焦炭质量的影响 | 第22页 |
| ·影响因素主成分分析 | 第22-24页 |
| ·主成分分析法原理及步骤 | 第22-24页 |
| ·配合煤质量指标的主成分分析 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 3 基于AGA优化BP网络的焦炭质量模型 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·焦炭生产过程数据预处理 | 第26-28页 |
| ·数据筛选 | 第26-27页 |
| ·样本数据选取 | 第27页 |
| ·样本数据的归一化处理 | 第27-28页 |
| ·自适应遗传算法优化BP神经网络 | 第28-34页 |
| ·BP神经网络理论 | 第28-29页 |
| ·遗传算法理论 | 第29-31页 |
| ·自适应遗传算法优化神经网络 | 第31-34页 |
| ·焦炭质量模型 | 第34-39页 |
| ·模型建立 | 第34-35页 |
| ·分析 | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 4 基于PSO优化RBF网络的焦炭质量模型 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·粒子群优化算法 | 第40-45页 |
| ·粒子群优化算法基本原理 | 第40-41页 |
| ·粒子群优化算法的数学描述 | 第41-42页 |
| ·粒子群优化算法流程 | 第42-43页 |
| ·基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法 | 第43-45页 |
| ·RBF神经网络 | 第45-46页 |
| ·径向基神经网络理论 | 第45页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第45-46页 |
| ·径向基神经网络基函数中心数目的确定 | 第46页 |
| ·粒子群优化RBF神经网络 | 第46-47页 |
| ·焦炭质量模型 | 第47-50页 |
| ·模型建立 | 第47-48页 |
| ·分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 焦炭质量模型预测及其模型输出优化分析 | 第51-57页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·质量模型建模方法及质量预测比较分析 | 第51-55页 |
| ·焦炭质量建模方法比较分析 | 第51-52页 |
| ·质量预测比较分析 | 第52-55页 |
| ·焦炭质量模型输出优化分析 | 第55-56页 |
| ·模型输出优化问题 | 第55页 |
| ·模型输出优化分析 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第64页 |
