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第一章 绪论
1.1 本文的选题背景
1.2 本文的研究意义
1.3 本文的内容及组织结构
第二章 煤气预测理论基础
2.1 预测理论概述
2.1.1 预测理论的基本原理
2.1.2 实际预测的常用方法
2.2 时间序列预处理
2.2.1 滑动平均法
2.2.2 加权移动平均法
2.2.3 滑动平均权系数的确定
2.3 时间序列分析
2.3.1 时间序列模型
2.3.2 时间序列数据的相关性分析
2.3.3 Box-Jenkins预测法
2.4 回归分析法建模
2.4.1 线性回归模型
2.4.2 模型参数的估计
第三章 煤气流量线性最小方差自适应预测算法
3.1 数据及预测效果评价介绍
3.2 Box-Jenkins预测法的不足
3.3 基于时间序列模型的线性最小方差自适应预测算法
3.3.1 时间序列数据的预处理
3.3.2 模型参数的递推估计
3.3.3 基于线性最小方差原理的Astrom预测算法
第四章 煤气预测模型
4.1 煤气预测模型的选择
4.1.1 AR(p)预测模型
4.1.2 MA(q)预测模型
4.1.3 ARMA(p,q)预测模型
4.2 基于AR(p)模型的一步预测模型
4.3 煤气流量预测的改进算法
4.3.1 改进的基于线性最小方差多步自适应预测算法
4.3.2 改进算法的瞬时煤气流量预测
第五章 煤气优化调度
5.1 某钢铁企业煤气系统网络结构模型
5.1.1 副产煤气管网的分类
5.1.2 调度单元模型的分类
5.2 煤气优化调度模型
5.2.1 回归建模
5.2.2 调度单元模型的构建
5.2.3 建模数据的预处理
5.3 煤气优化调度模型的评价策略
5.4 煤气的调度原则
第六章 总结与展望
参考文献
致谢