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第一章绪论
1．1研究背景及意义
1．2铁水质量预报研究现状
1．2．1机理模型
1．2．2数据驱动模型
1．3本文研究内容及创新点
1．3．1本文研究内容
1．3．2本文创新点
1．4本章小结
第二章高炉数据特性分析
2．1铁水质量参数及相关过程参数特性分析
2．1．1机理分析
2．1．2统计分析
2．1．3变量总结
2．2数据描述与数据预处理
2．2．1数据描述
2．2．2数据预处理
2．3铁水质量预报对模型的特性要求
2．3．1 非线性
2．3．2动态性
2．3．3多采样率
2．3．4滞后性
2．4本章小结
第三章模型基础
3．1 ARMAX模型基础
3．1．1 AR模型
3．1．2 MA模型
3．1．3 ARMA模型
3．1．4 ARMAX模型
3．2 LSTM模型基础
3．2．1前馈神经网络
3．2．2循环神经网络
3．2．3长短时记忆神经网络
3．3模型评价指标
3．4本章小结
第四章基于ARMAX-LSTM模型的高炉铁水质量预报
4．1基于ARMAX模型的铁水质量预报
4．1．1 ARMAX模型的在线算法
4．1．2弱平稳的ARMAX模型
4．2基于LSTM模型的铁水质量预报
4．2．1 训练细节
4．2．2结果比较及分析
4．3 基于ARMAX-LSTM模型的铁水质量预报
4．4本章小结
第五章多工况下的铁水质量预报
5．1基于显式工况切换的建模
5．2 基于隐式工况切换的S-ARMAX-LSTM模型
5．3本文涉及模型的预测效果对比
5．4本章总结
第六章总结与展望
6．1本文总结
6．2未来研究展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
攻读学位期间参与的项目
致谢
