【摘 要】
：
准确预测高炉铁水含硅量是有效控制高炉的前提。结合时差(TemporalDifference，TD)方法的BP神经元网络(TD-BP神经网络)，已经在高炉铁水含硅量的预报方面取得了显著进展，对大部分
论文部分内容阅读
准确预测高炉铁水含硅量是有效控制高炉的前提。结合时差(TemporalDifference，TD)方法的BP神经元网络(TD-BP神经网络)，已经在高炉铁水含硅量的预报方面取得了显著进展，对大部分炉况运行平稳月份的数据预测已达到了很高的命中率。但是对于炉况运行变化剧烈的月份，使用TD-BP神经网络进行预测其命中率显著下降。
高炉铁水含硅量的预测属于时间序列直接多步预测问题。同时，由于高炉冶炼过程是十分复杂的物理化学变化过程，而且高炉内部的生产条件非常严酷，通过仪器测得的信息十分有限。所以高炉铁水含硅量的预测属于时间序列预测问题中比较复杂的非平稳时间序列预测问题。
对于炉况运行变化剧烈的月份，本文提出采用具有全局最优解和泛化推广能力更好的支持向量回归机(SVR)作为建立模型的基本工具。在对复杂的非平稳时间序列进行模糊分块和对传统的支持向量回归进行改进的基础上，通过启发式的加权方法将模糊分块的信息与SVR结合起来，通过多SVR组合的方式对高炉铁水含硅量建立预测模型。
在预测部分，本文引入了主成分分析理论，以及基于主成分的相似性测度Spca。通过综合考虑含硅量变化趋势和Spca，进一步提出了用于高炉铁水含硅量预测的相似性测度作为特征匹配的方法。
通过对典型的月份的高炉铁水含硅量进行预测实验表明，所提方法相比于TD-BP神经网络大幅提高了预测命中率，具有一定的理论和实用价值。本文的研究工作是辽宁省基金项目“面向复杂工业对象的预测方法研究”的一部分。
其他文献
计算机与通信的结合,就出现了计算机网络,网络需要遵守遵守共同的网络协议,为了减少设计过程中的复杂性,网络协议都分层组织。在两种著名的网络协议模型中,OSI开放式系统互联
随着手持设备的快速发展，移动终端设备开始呈现智能化、多样化、高性能化、互动化的特点，除了传统的基本通信功能之外，出现了越来越多的新应用，例如，移动支付、移动证券、移动视频
随着因特网的普及和海量在线电子文本的广泛应用，文本数量呈爆炸性趋势增长。文本分类作为组织和管理海量文本信息的重要技术在很多领域都得到了非常广泛的应用，已经成为数据挖
“区域网络化制造”是先进制造技术和网络技术相结合的产物,将给我国制造业的发展带来新的机遇和挑战。ASP(Application Service Provider,应用服务提供商)是一种业务租赁模
如今，随着软件产业进入一个新的时代，软件业正面临着一些新的发展和挑战，传统的软件设计思想已经远远不能适应新的需求，在此背景下，构件技术应运而生，并逐渐引起了人们的重视。构件
自动指纹识别技术是生物特征识别领域中一个研究热点，针对各种技术难题，有很多国内外学者对指纹识别技术作了深入研究，并提出不少算法或改进算法，取得了丰硕的成果。然而，指纹识别
随着Internet/Intranet的日益普及和Web技术的不断进步,电子商务,这一计算机网络技术发展的产物,在日常生活中的地位与日俱增。作为社会经济的基本行为在网络时代的体现,电子
计算机网络的稳定性一直以来都是人们比较关心的问题。提高网络稳定性的一个主要办法就是及时诊断出网络工作时出现的故障,给予网络管理人员决策指导。将数据挖掘技术应用于
随着高通量实验技术手段的不断发展和完善，多种类型的分子生物学数据也在迅猛增加。比如基因序列数据、基因表达谱、功能注释、蛋白质相互作用关系、代谢路径以及基因调控通路
网格是下一代的互联网,安全问题对于网格发展至关重要。网格安全问题要比一般的安全问题更复杂,需要在传统安全理论和技术的基础之上,进行创造性地研究。网格安全问题的研究