本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的高爐鐵水硅含量預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

• 第1章 緒論5-19
• 1.1 硅含量研究背景和意義5-6
• 1.2 高爐煉鐵概述6-10
• 1.3 鐵水硅含量預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)外研究綜述10-17
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容17-19
• 第2章 高爐數(shù)據(jù)采集和處理19-27
• 2.1 引言19
• 2.2 高爐數(shù)據(jù)采集19-21
• 2.3 高爐數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性21-22
• 2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法22-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 支持向量機(jī)基礎(chǔ)理論27-39
• 3.1 引言27
• 3.2 支持向量機(jī)簡(jiǎn)介27
• 3.3 支持向量機(jī)分類27-33
• 3.4 支持向量機(jī)回歸33-35
• 3.5 支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化35-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 單變量與多變量硅含量預(yù)測(cè)研究39-49
• 4.1 引言39
• 4.2 單變量和多變量硅含量預(yù)測(cè)39-40
• 4.3 單變量硅含量預(yù)測(cè)模型40-42
• 4.4 多變量預(yù)測(cè)42-44
• 4.5 建模與仿真44-48
• 4.6 本章小結(jié)48-49
• 第5章 基于差分計(jì)算與支持向量機(jī)的硅含量預(yù)測(cè)研究49-61
• 5.1 引言49
• 5.2 硅含量預(yù)測(cè)趨勢(shì)及可靠性研究49-54
• 5.3 基于差分的硅含量變化值預(yù)測(cè)研究54-56
• 5.4 基于差分計(jì)算與支持向量機(jī)的硅含量預(yù)測(cè)56-59
• 5.5 本章小結(jié)59-61
• 第6章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 本文內(nèi)容總結(jié)61
• 6.2 進(jìn)一步研究和展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊新斌;黃曉娟;;基于支持向量機(jī)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年09期

2 王義康;郜傳厚;;基于WA-SVM模型的高爐鐵水含硅量預(yù)測(cè)[J];中國(guó)冶金;2009年04期

3 曾九孫;劉祥官;羅世華;顏光;;主成分回歸和偏最小二乘法在高爐冶煉中的應(yīng)用[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2009年01期

4 李啟會(huì);龔淑華;;高爐鐵水硅質(zhì)量分?jǐn)?shù)的模糊預(yù)測(cè)函數(shù)控制[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2007年10期

5 漸令;龔淑華;王義康;;基于支持向量機(jī)的高爐鐵水硅含量多類別分類[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2007年03期

6 龔淑華,劉祥官;模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于預(yù)測(cè)高爐鐵水含硅量變化趨勢(shì)[J];冶金自動(dòng)化;2005年05期

7 漸令,劉祥官;支持向量機(jī)在鐵水硅含量預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J];冶金自動(dòng)化;2005年03期

8 郜傳厚,周志敏,邵之江;高爐冶煉過程的混沌性解析[J];物理學(xué)報(bào);2005年04期

9 李俊國(guó),閆小林;高爐鐵水含硅量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型[J];河北理工學(xué)院學(xué)報(bào);2002年03期

10 劉祥官,劉芳,劉元和,羅登武,王子金,吳曉峰;萊鋼1號(hào)750m~3高爐智能控制專家系統(tǒng)[J];鋼鐵;2002年08期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 馮婷;基于非參數(shù)回歸的高爐爐溫預(yù)測(cè)控制模型研究[D];浙江大學(xué);2008年

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