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摘要
第1章绪论
1．1课题背景及研究意义
1．2铁水运输工艺流程
1．3国内外研究现状
1．3．1铁水运输过程温降模型研究现状
1．3．2应用于钢铁行业的数据解析模型研究现状
1．4铁水运输过程的两个温度预测问题
1．5本文主要工作与研究路线
1．5．1本文研究路线
1．5．2本文主要工作
第2章基于卡尔曼滤波混合的铁水运输过程温度预测
2．1问题描述
2．2基于卡尔曼滤波的混合模型
2．2．1卡尔曼滤波基本原理
2．2．2基于卡尔曼滤波算法的混合模型设计
2．3卡尔曼滤波状态方程非线性建模
2．3．1铁水运输过程温降描述
2．3．2热损失模型离散化和状态转移项求解
2．4基于多元线性回归模型的温度预测
2．4．1多元线性温度回归模型设计
2．4．2多元线性模型建立流程
2．4．3铁水运输过程分段线性模型
2．5非线性铁水温度预测混合模型
2．5．1无迹变换
2．5．2基于非线性卡尔曼滤波的铁水温降混合模型
2．6数据预处理
2．7实验与结果分析
2．7．1铁水温降模型实验
2．7．2多元线性模型及分段线性模型实验
2．7．3基于卡尔曼滤波的混合模型实验
2．8本章小结
第3章基于卡尔曼滤波融合的铁水倒罐温度预测
3．1问题描述
3．2基于卡尔曼滤波思想的数据融合
3．2．1卡尔曼数据融合原理
3．2．2在线模型融合设计
3．3基于差分进化的最小二乘支持向量铁水倒罐温度预测
3．3．2 DE-LSSVM算法流程
3．3．3数值实验
3．4基于层次聚类的铁水数据降噪
3．4．1层次聚类概述
3．4．2基于最小距离层次聚类的异常点检测
3．5实验结果与分析
3．5．1数据降噪实验
3．5．2数据融合实验
3．6本章小结
第4章铁水温度预测系统
4．1铁水温度预测系统需求分析
4．1．1预测需求分析
4．1．2温度预测系统功能需求分析
4．2铁水温度预测系统功能模块设计
4．2．1主要功能模块介绍
4．2．2数据库设计
4．3系统实现
4．3．1铁水温度预测模块
4．3．2误差统计分析模块
4．4本章小结
第5章总结与展望
5．1研究总结
5．2未来展望
参考文献
附录
致谢
东北大学;
