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第一章引言
第二章文献综述
2.1高炉数学模型
2.2高炉专家系统
2.3数据挖掘
2.4高炉操作参数相互关系的研究历史概况
2.4.1方差分析处理
2.4.2简单、多变量相关性分析
2.4.3偏相关系数分析
2.4.5发展的统计模型建立方法
2.4.6变量的选择与删除
2.5国内外高炉神经网络的研究
2.6课题的提出
第三章高炉操作参数相互关系的研究
3.1数据预处理
3.1.1变量选择
3.1.2数据预处理
3.1.3数据预处理结果
3.2变量相互关系
3.2.1通径分析的基本原理
3.2.2通径分析步骤
3.3变量筛选
3.4相互关系分析结果与讨论
3.4.1变量筛选及通径分析结果
3.4.2分析与讨论
3.5样本分类
3.5.1模糊聚类
3.5.2模糊聚类应用
3.6小结
第四章预测模型的建立
4.1高炉偏最小二乘回归神经网络预测模型的建立
4.1.1偏最小二乘法基本原理
4.1.2神经网络模型建立
4.1.3偏最小二乘回归神经网络模型的训练
4.2模糊因果聚类预测模型的建立
4.2.1模糊因果聚类预报因子的确定及数据预处理
4.2.2模糊因果聚类
4.2.3聚类模糊特征提取
4.2.4预测原理
4.2.5模糊聚类预测模型的训练
4.2.6模糊聚类预测模型分类
4.2.7高炉焦比的预报
4.3小结
第五章结论
参考文献
致 谢