基于小波分解的尾矿坝浸润线预测方法研究

为了准确预测尾矿坝浸润线的位置变化，结合浸润线埋深非稳定、非线性的时间序列以及动态变化的特点，利用小波分解与重构，提出基于小波分解的时间序列指数平滑法和BP神经网络法，采用时间序列的指数平滑法和BP神经网络方法分别对多个细节信号序列和逼近信号序列进行拟合预测，并对其拟合结果进行叠加，实现对尾矿坝浸润线的预测。将预测结果与实际监测数据进行对比，结果表明小波分解预测方法的预测结果与传统单一的指数平滑法和神经网络法预测结果相比，在预测精确度和拟合度方面：小波分解>指数平滑>神经网络。     

应用小波分析方法改进铁水硅含量预测

应用小波分析方法对高炉铁水硅含量进行预测。通过小波变换将铁水硅含量的时间序列依三重尺度分解成不同的层次,并对不同层次上的序列分别运用合适的自回归模型进行预测,然后通过序列重构得到原始时间序列的预测结果。利用山东莱钢1号高炉在线采集的数据作为实际预测案例,与原始时间序列的自回归模型预测结果比较,小波预测方法显著提高了预测命中率。     

基于卡尔曼滤波的迟滞神经网络风速序列预测

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式,构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法,将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上,构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析,并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合,从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明,迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构,能够有效改善网络的泛化能力,预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度,降低预测误差.      

基于混沌时间序列分析方法的矿山塌陷区范围预测

地下开采所引发的地表变形对矿山工业生产造成了严重危害，因此准确预测矿山塌陷区范围对于矿山安全生产具有重要意义。将混沌时间序列分析方法应用于矿山塌陷区范围预测中，以相空间重构理论为基础，采用小数据量算法计算得到时间序列的关键指标——最大Lyapunov指数，研究了塌陷区在相空间相点距离的演变规律，建立了塌陷区范围边界预测模型，并应用该模型对红岭铅锌矿塌陷区范围进行了分析预测。结果表明，矿山塌陷区范围变化具有混沌特性，时间序列分析方法能够很好地反映塌陷区范围的内在规律，通过计算得出红岭铅锌矿塌陷区范围时间序列的最大Lyapunov指数大于0，该矿山塌陷区范围的预测值与实际值基本吻合，误差大小不超过0.1%，验证了该方法的可靠性，为矿山塌陷区预测提供了一种新思路。     

基于HP滤波—AR模型—GARCH族模型对黄金价格预测研究

黄金作为一种特殊的贵金属,不仅其本身具有货币和商品的双重功能,而且对经济领域有着重要影响,因此预测黄金价格趋势对社会经济发展具有重要意义。文中提出了一种新的预测方法:首先采用HP滤波将时间序列分解为趋势要素序列和周期波动序列;然后针对不同序列的性质,对趋势要素序列采用自回归模型(AR)拟合预测,对周期波动序列采用ARMA-GARCH族模型拟合预测;最后将两个预测序列相加与原序列比较;预测结果在模型精度和范围上均令人满意。     

基于回归模型的武汉市旅游市场预测研究

为了准确预测武汉市旅游市场,收集了 1996～2008年武汉市游客量和总收入的值,运用回归分析的方法,并借助SPSS软件,对武汉市旅游市场的规模进行了预测,建立了相关的回归方程:Y=-53.03+0.091x.与传统预测的时间序列等方法比较,该方法模拟、预测精度更高.     

半参数方法对上证指数波动率的预测分析

根据金融时间序列一般都存在条件异方差性,本文研究了两种半参数时间序列模型的估计方法,通过实际算例对参数模型与半参数模型,以及不同的半参数模型在金融时间序列的拟合与波动率预测方面的表现作了比较.结果表明,半参数模型要优于参数模型,半参数可加模型要优于多项式样条估计模型.     

设备故障停机时间的ARMA模型预测

针对影响设备故障因素多的特点,选用时间序列分析的方法建模。以设备故障停机时间为研究对象,建立时间序列分析ARMA模型,预测设备的故障停机时间,为企业制定合理的维修计划、实行设备预知维修提供有效的决策信息。采用某钢铁集团冷轧厂联合机组的设备监测数据建模并进行验证。     

基于时间序列的料场定量圆盘下料量预测模型

针对原料场圆盘配料系统下料量检测滞后和料量随堆料机进退变化较大的特点，应用时间序列分析方法建立了基于AR模型的圆盘下料量预测模型。实际预测结果表明，该模型精度高，能够根据历史数据较为准确地预测出下料量的变化趋势。     

GP算法在边坡变形位移预测中的应用

文中应用分形理论中的GP算法研究了边坡变形位移速度时间序列的分形维数。得出结论：可以应用分形理论对边坡失稳进行预测预报。     

VD精炼炉采用蓄热器供给蒸汽

VD精炼炉的真空抽气泵工作时蒸汽压力稳定而流量具有周期性，间断使用，本文介绍的是一种利用高参数蒸汽管网，通过蓄热器来满足要求的方法，该方法在鞍钢一系列精炼炉上使用取得成功，该系统不仅投资少，而且操作简便。     

热轧步进式加热炉内钢坯温度场数值模拟

有用有限差分法，建立了热轧步进式加热炉内钢坯三维温度场的数值计算模型，结合攀钢热轧厂热炉的实际生产条件，对钢坯加热过程的温度场进行了数值模拟。通过现场拖偶实验准确确定了钢坯加热的边界条件，并验证了模型计算结果的准确性，在此基础上，通过模拟计算研究了加热工艺，待轧保温制造对钢坯温度场的影响，为优化轧制加热工艺提供科学依据。     

加热炉轧制反馈控制数学模型的研究

在详细分析了宝钢线材加热炉钢坯出炉后热过程特点的基础上,建立了钢坯出炉后热过程数学模型。在验证数学模型可信的基础上,针对实际生产情况进行了计算机数值模拟。最终建立了加热炉轧制反馈控制数学模型,实现了加热炉轧制反馈计算机在线控制。     

冷轧带钢表面缺陷智能检测技术的发展

介绍了冷轧带钢表面缺陷检测技术的现状、开发新检测装置的目的和要求及最近开发成功的在线智能检测仪表的原理、装置构成等。地缺陷的自动分类方法、神经网络分类器和用于地风质量进行自动分级的专家系统做了简要介绍。     

直接电热电阻炉在恒压加热制度下电热参数的计算

根据电热基本原理和传热学理论推导出了直接电热电阻炉在恒压加热制度下，电热参数的计算方法。其中工作电压根据加热终了时的工况参数确定，加热时间采用试算法进行计算，同时提出在恒压加热罐下提高功率因数、电热效率和降低电能单耗的有效措施。为工业生产提供了重要理论依据。     

化铁炉的节能控制研究

分析了化铁炉现有网状模型的局限性，通过设置上，下两排隔离风箱和采用独立供风，首次提出了化铁炉三维曲面熔化模型，并据此实现了化铁炉熔化过程的计算机智能，在降低能耗，提高出炉铁水温度和减少环境污染等方面取得了令有满意的结果。     

熔渣法城市生活垃圾高温焚烧过程控制模型

建立了熔渣法城市生活垃圾高温焚烧过程控制数学模型，通过模型在线计算，调节辅助燃料加入量和助燃氧气量，自动实现对垃圾焚烧炉的稳定燃烧实时控制。     

智能LF控制系统的研究

提出一种基于人工神经网络的智能LF控制系统模型,该系统的核心是LF精炼过程钢水温度和成分的实时预测,并确定了一种部分反馈的人工神经网络进行钢水温度和成分的实时预测。     

镍精矿气流干燥的生产实践

介绍了选用气流干燥工艺进行含水１０％ 以上镍精矿的深度干燥的生产实践。经过多次的工艺改进,取得了采用粉煤作为镍精矿干燥生产热燃料的成功实践。     

矿山机械化采场测量精度分析

通过对机械化采场导线测量过程中测角、量边误差的计算分析,得知测角中误差值的影响不明显,对最弱点的线量误差影响较小。在保证测量精度的前提下,提高测量工作效率。