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摘要
图目录
表目录
主要符号表
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究问题描述
1.2.1 高炉煤气系统概述
1.2.2 高炉煤气系统的建模与调度
1.3 国内外研究现状
1.3.1 工业数据填补
1.3.2 基于数据的工业系统建模
1.3.3 高炉煤气优化调度
1.4 本文主要研究内容
2 基于相关性分析的数据填补
2.1 非等长粒度相关性
2.2 基于分布估计的相关性求解
2.3 煤气流量数据的填补
2.3.1 相关性分析
2.3.2 基于相关性的数据填补
2.4 仿真实验与分析
2.4.1 非等长粒度相关性
2.4.2 煤气流量数据填补
2.5 本章小结
3 基于数据的高炉煤气发生量和存储量建模
3.1 基于QR-ESNE模型的发生量区间估计
3.1.1 ESN模型
3.1.2 分位数回归
3.1.3 基于分位数回归的ESN集成模型
3.1.4 高炉煤气发生流量估计区间的构建
3.1.5 仿真实验与分析
3.2 基于模糊模型的高炉煤气柜储量建模
3.2.1 T-S模糊模型
3.2.2 模糊C均值聚类
3.2.3 基于模糊子集融合的T-S模糊模型
3.2.4 高炉煤气柜储量模糊模型
3.2.5 仿真实验与分析
3.3 本章小结
4 基于数据案例的高炉煤气平衡调度
4.1 案例推理与复杂网络
4.1.1 案例推理模型
4.1.2 复杂网络的社区结构
4.2 基于社区发现的案例推理模型
4.2.1 案例库建立
4.2.2 案例检索与重用
4.3 基于CF-CBR的高炉煤气调度方法
4.3.1 模型结构
4.3.2 算法流程
4.4 仿真实验与分析
4.4.1 社区划分效果
4.4.2 调度方案分析
4.5 本章小结
5 高炉煤气平衡调度系统实现与应用
5.1 应用系统概况
5.2 系统架构
5.3 系统详细设计
5.3.1 系统功能分析
5.3.2 服务程序设计
5.3.3 数据库设计
5.4 系统运行实例
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点摘要
6.3 展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介